El artículo “Lonely Liar” en Wikipedia en japonés tiene 13.4 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 3 referencias y 6 secciones.
Desde la creación del artículo “Lonely Liar”, , su contenido fue escrito por 6 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 6 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 68 veces en Wikipedia en japonés y es citado 68 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 603221 10.2022 |
Global: Nº 4722561 10.2022 |
| Mejor rango | japonés: Nº 14541 05.2023 |
Global: Nº 517742 05.2023 |
El 21 de febrero de 2026 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Jeffrey Epstein, Alysa Liu, Eric Dane, Juegos Olímpicos de Milán-Cortina d'Ampezzo 2026, Rebecca Gayheart, Johannes Høsflot Klæbo, Cumbres Borrascosas, esclerosis lateral amiotrófica, Andrew Mountbatten-Windsor, John F. Kennedy Jr..
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 髙木美帆, アリサ・リュウ, 中井亜美, 三浦璃来, 髙木菜那, 高橋成美, M!LK, HERO (2015年の映画), 坂本花織, 木原龍一.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
