El artículo "坂東楽善" en Wikipedia en japonés tiene 13.9 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 6 referencias y 4 secciones.
Desde la creación del artículo "坂東楽善", , su contenido fue escrito por 21 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 21 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 19 veces en Wikipedia en japonés y es citado 19 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 78430 05.2017 |
Global: Nº 633206 05.2017 |
| Mejor rango | japonés: Nº 9291 05.2017 |
Global: Nº 482020 11.2016 |
El 20 de diciembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Magdeburgo, Mufasa: El Rey León, Elon Musk, caso de las violaciones de Mazan, Gisèle Pelicot, Superman, Ayrton Senna, Isack Hadjar, Muertes en 2024, David Corenswet.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: ホーム・アローン2, マコーレー・カルキン, ホーム・アローン, 渡邉恒雄, マシロ, 坂東龍汰, 星野真里, 藤田真央, 松山千春, 冬至.
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
