El artículo "こっちをお向きよソフィア" en Wikipedia en japonés tiene 14.3 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 5 referencias y 7 secciones.
Desde la creación del artículo "こっちをお向きよソフィア", , 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 127 veces en Wikipedia en japonés y es citado 127 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 agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 222419 05.2024 |
Global: Nº 1875956 05.2024 |
| Mejor rango | japonés: Nº 143704 02.2021 |
Global: Nº 2083924 09.2021 |
El 15 de diciembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Siria, Bashar Al-Assad, Cien años de soledad, Ayrton Senna, Mayotte, Kraven el Cazador, Amad Diallo, Isabel de Baviera, Red One, Muertes en 2024.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 藤原道長, 紫式部, 栗原玲児, 栗原はるみ, 平忠常の乱, 蔦屋重三郎, 第22回NHK紅白歌合戦, 八木莉可子, 渡辺謙, 更級日記.
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 agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... 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
