El artículo “東雁来” en Wikipedia en japonés tiene 23.2 puntos por calidad (a 1 de julio de 2026). El artículo contiene 13 referencias y 10 secciones.
Desde la creación del artículo “東雁来”, su contenido fue escrito por 25 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 25 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 56 veces en Wikipedia en japonés y es citado 56 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 julio de 2026 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 195259 12.2024 |
Global: Nº 1575141 05.2022 |
| Mejor rango | japonés: Nº 10541 02.2010 |
Global: Nº 354508 02.2010 |
El 1 de julio de 2026 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: 2026 FIFA World Cup, Kylian Mbappé, Erling Haaland, Democratic Republic of the Congo, FIFA World Cup, Harry Kane, Romelu Lukaku, Senegal, Michael Olise, Sadio Mané.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 橋本愛 (1996年生), 超ときめき♡宣伝部, 塩貝健人, 鈴木彩艶, 泉里香, 谷口彰悟, 田中みな実, 佐野海舟, アーリング・ハーランド, 後藤輝樹.
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 50 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de julio de 2026. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2026. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2026... 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
