El artículo "松島綱治" en Wikipedia en japonés tiene 18.4 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 7 referencias y 9 secciones.
Desde la creación del artículo "松島綱治", , su contenido fue escrito por 13 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 13 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 noviembre de 2023 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 373196 04.2018 |
Global: Nº 2856906 06.2012 |
| Mejor rango | japonés: Nº 1649 06.2012 |
Global: Nº 183642 06.2012 |
El 30 de mayo de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Corpus Christi, YouTube, Vincent Kompany, Hansi Flick, Liga de la Conferencia Europa de la UEFA, Muertes en 2024, ChatGPT, Olympiacos Fútbol Club, Furiosa, Eurocopa 2024.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 岡部たかし, 内田有紀, 川田亜子, 那須雪崩事故, 山﨑福也, 蓮舫, 永野芽郁, 水谷瞬, 三淵嘉子, 松任谷由実.
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
