El artículo "森林法共有林事件" en Wikipedia en japonés tiene 23.7 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 16 referencias y 4 secciones.
Desde la creación del artículo "森林法共有林事件", , 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 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 agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 105489 07.2020 |
Global: Nº 802659 07.2020 |
| Mejor rango | japonés: Nº 29645 04.2018 |
Global: Nº 939922 04.2018 |
El 1 de septiembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Souleymane Bamba, Charles Leclerc, Temporada 2024 de Fórmula 1, Oasis, El Señor de los Anillos, Emma Navarro, Fatman Scoop, Muertes en 2024, Alien: Romulus, Kaos.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: やす子, 斎藤元彦, ClariS, 八代亜紀, 米津玄師, 積水ハウス地面師詐欺事件, 金子侑司, 鈴木一真, ビックスモールン, 海王丸 (2代).
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
