El artículo "ドラバラ鈴井の巣" en Wikipedia en japonés tiene 29.8 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 21 referencias y 24 secciones.
Desde la creación del artículo "ドラバラ鈴井の巣", , su contenido fue escrito por 58 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 58 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 256 veces en Wikipedia en japonés y es citado 256 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 21060 09.2016 |
Global: Nº 236008 09.2016 |
| Mejor rango | japonés: Nº 2859 11.2004 |
Global: Nº 46731 11.2004 |
El 6 de septiembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Linkin Park, Chester Bennington, Rob Bourdon, Emily Armstrong, Cristiano Ronaldo, Liga de las Naciones de la UEFA, Beetlejuice, Jessica Pegula, Mike Shinoda, Rebecca Cheptegei.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 斎藤元彦, ベイマックス, 小泉進次郎, リンキン・パーク, 伊藤沙莉, 百条委員会, 長濱ねる, 山口晋 (政治家), 片山安孝, 奥谷謙一.
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 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
