Kakuko Miyata - psicóloga japonesa. El artículo "宮田加久子" en Wikipedia en japonés tiene 9.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 2 referencias y 5 secciones.
Desde la creación del artículo "宮田加久子", , su contenido fue escrito por 17 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 17 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 7 veces en Wikipedia en japonés y es citado 7 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 170495 01.2014 |
Global: Nº 1350218 01.2014 |
| Mejor rango | japonés: Nº 5094 12.2013 |
Global: Nº 275881 12.2013 |
El 3 de octubre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Lyle y Erik Menendez, Diddy, Joker: Folie à Deux, Israel, Jimmy Carter, Líbano, Hezbolá, Marburg marburgvirus, Rosh Hashaná, Eminem.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: Kalafina, 違星北斗, 梶浦由記, 石破茂, 光宗薫, 踊る大捜査線, 三谷たくみ, ダンプ松本, ドラゴンボール超 スーパーヒーロー, 戦慄かなの.
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
