El artículo "日野資施" en Wikipedia en japonés tiene 2.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 0 referencias y 3 secciones.
Desde la creación del artículo "日野資施", , 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 5 veces en Wikipedia en japonés y es citado 5 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 425153 02.2008 |
Global: Nº 3087902 02.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 21953 03.2019 |
Global: Nº 346560 05.2006 |
El 26 de octubre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Ilia Toputria, Lyle y Erik Menendez, Hansi Flick, Venom: El Último Baile, El Clásico, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: フレディ・フリーマン, 有原航平, 土谷正実, 参政党, 松村謙三 (実業家), アーロン・ジャッジ, 船井電機, 大谷翔平, トミー・エドマン, 田中賢介.
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
