El artículo "宝塚市立山手台中学校" en Wikipedia en japonés tiene 31.1 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 15 referencias y 20 secciones.
Desde la creación del artículo "宝塚市立山手台中学校", , su contenido fue escrito por 28 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 28 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 17 veces en Wikipedia en japonés y es citado 17 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 293063 03.2008 |
Global: Nº 1802910 04.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 7173 11.2007 |
Global: Nº 198528 11.2007 |
El 20 de julio de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Joe Biden, CrowdStrike, Juegos Olímpicos de París 2024, Tadej Pogačar, YouTube, Muertes en 2024, Kamala Harris, The Boys, J. D. Vance.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 金田朋子, 宮田笙子, 塩野瑛久, 森渉, さかなクン, 中谷潤人, 北条時行, 紺野美沙子, 上遠野太洸, 松本若菜.
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
