El artículo “Springtime In You” en Wikipedia en japonés tiene 25.3 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 22 referencias y 10 secciones.
Desde la creación del artículo “Springtime In You”, , su contenido fue escrito por 5 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 5 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 52 veces en Wikipedia en japonés y es citado 52 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 87683 03.2024 |
Global: Nº 939231 03.2024 |
| Mejor rango | japonés: Nº 6791 03.2024 |
Global: Nº 297458 03.2024 |
El 5 de marzo de 2026 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Irán, Alí Jameneí, conflicto de Irán de 2026, Jeffrey Epstein, kurdos, Estrecho de Ormuz, Yakovlev Yak-130, Donald Trump, Azerbaiyán, Kristi Noem.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 勝呂誉, 小泉八雲, 大塚耕平, 中田璃士, 佐々木彩夏, スペースワン, 竹内涼真, カイロス (ロケット), ワールド・ベースボール・クラシック, ももいろクローバーZ.
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
