El artículo "呉碭" en Wikipedia en japonés tiene 14 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 3 referencias y 3 secciones.
Desde la creación del artículo "呉碭", , su contenido fue escrito por 6 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 6 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 3 veces en Wikipedia en japonés y es citado 3 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 431747 01.2008 |
Global: Nº 3245927 01.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 118790 11.2018 |
Global: Nº 1945523 09.2018 |
El 8 de diciembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Bashar Al-Assad, Siria, guerra civil siria, Háfez al-Ásad, Asma al-Assad, Tahrir Al-Sham, Abu Mohammad al-Golani, Alauismo, Bandera de Siria, Ayrton Senna.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 中山美穂, バッシャール・アル＝アサド, 辻仁成, 矢尾一樹, 中山忍, シリア, 渋谷慶一郎, 端島 (長崎県), アレッシャンドリ・パントージャ, 海原やすよ ともこ.
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
