El artículo "有吉ジャポンII ジロジロ有吉" en Wikipedia en japonés tiene 37.9 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 42 referencias y 19 secciones.
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Desde la creación del artículo "有吉ジャポンII ジロジロ有吉", , su contenido fue escrito por 115 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 115 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 477 veces en Wikipedia en japonés y es citado 477 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 11574 11.2012 |
Global: Nº 149255 11.2012 |
El 22 de mayo de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Ademola Lookman, Atalanta Bergamasca Calcio, Toni Kroos, Gian Piero Gasperini, Bayer 04 Leverkusen, reconocimiento internacional de Palestina, Liga Europa de la UEFA, Ebrahim Raisi, Estado de Palestina, YouTube.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 中尾彬, 古谷徹, 池波志乃, 袴田事件, 光原エミカ, 江守徹, 小山茉美, 林田理沙, 袴田巌, 井上和彦 (声優).
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
