El artículo "アクセル住吉" en Wikipedia en japonés tiene 19.7 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 11 referencias y 9 secciones.
Desde la creación del artículo "アクセル住吉", , su contenido fue escrito por 4 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 4 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 9 veces en Wikipedia en japonés y es citado 9 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 151288 04.2019 |
Global: Nº 1221801 04.2019 |
| Mejor rango | japonés: Nº 13825 03.2019 |
Global: Nº 459914 03.2019 |
El 12 de septiembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Atentados del 11 de septiembre de 2001, Alberto Fujimori, Kamala Harris, Taylor Swift, Jared Isaacman, Chappell Roan, Beetlejuice, Muertes en 2024, James Earl Jones, Katy Perry.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 斎藤元彦, 秋信守, 高市早苗, 星新一, 松澤匠, アルベルト・フジモリ, 小泉進次郎, 松村謙三 (実業家), エリック・ロビンソン, MIKIKO.
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
