El artículo "住吉 (池田市)" en Wikipedia en japonés tiene 31.3 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 45 referencias y 8 secciones.
Desde la creación del artículo "住吉 (池田市)", , su contenido fue escrito por 3 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 3 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 44 veces en Wikipedia en japonés y es citado 44 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 noviembre de 2023 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 712372 02.2020 |
Global: Nº 5953329 02.2020 |
| Mejor rango | japonés: Nº 132318 06.2023 |
Global: Nº 2249032 02.2020 |
El 25 de junio de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Eurocopa 2024, Julian Assange, Eurocopa de Naciones, Eurocopa 2020, Shifty Shellshock, Copa América 2024, WikiLeaks, YouTube, Inside Out 2, La casa del dragón.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: O・J・シンプソン事件, O・J・シンプソン, 西野カナ, 若葉竜也, 石丸伸二, 北川健太郎, 水沢アキ, 間島淳司, 石田ひかり, 堀家一希.
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 noviembre de 2023. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de octubre de 2023. 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
