El artículo "南安タクシー" en Wikipedia en japonés tiene 3.7 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 0 referencias y 5 secciones.
Desde la creación del artículo "南安タクシー", , su contenido fue escrito por 18 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 18 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 13 veces en Wikipedia en japonés y es citado 13 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 340070 07.2010 |
Global: Nº 2151597 07.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 6048 09.2006 |
Global: Nº 129879 09.2006 |
El 12 de marzo de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Elon Musk, Liga de Campeones de la UEFA 2024-25, Liga de Campeones de la UEFA, Diego Simeone, Kim Sae-ron, Kim Soo Hyun, Groenlandia, Giuliano Simeone, Donald Trump, ChatGPT.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 楠桂, 枝元なほみ, 鈴木砂羽, キム・セロン, 千住真理子, 彬子女王, 狭山事件, 佐藤龍世, 城田優, 西田昌司.
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
