El artículo "小堤一明" en Wikipedia en japonés tiene 8.4 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 0 referencias y 10 secciones.
Desde la creación del artículo "小堤一明", , su contenido fue escrito por 10 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 10 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 9 veces en Wikipedia en japonés y es citado 9 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 468525 10.2016 |
Global: Nº 3495302 10.2015 |
| Mejor rango | japonés: Nº 5670 09.2015 |
Global: Nº 303582 09.2015 |
El 21 de agosto de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Kamala Harris, Alain Delon, Barack Obama, Jennifer Lopez, Alien: Romulus, Black Myth: Wukong, Ben Affleck, İlkay Gündoğan, Muertes en 2024, Douglas Emhoff.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 田中敦子 (声優), 中村中, 山本量子, 田中光 (声優), 斎藤元彦, 福岡商業施設女性刺殺事件, 小泉進次郎, 積水ハウス地面師詐欺事件, 関東第一高等学校, ファーストサマーウイカ.
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
