El artículo "武野要子" en Wikipedia en japonés tiene 9.7 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 3 referencias y 5 secciones.
Desde la creación del artículo "武野要子", , su contenido fue escrito por 8 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 8 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 4 veces en Wikipedia en japonés y es citado 4 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 510152 02.2008 |
Global: Nº 4569914 02.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 32418 12.2019 |
Global: Nº 904649 11.2019 |
El 9 de julio de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Lamine Yamal, Dani Olmo, Eurocopa de Naciones, Eurocopa 2024, Jesús Navas, Marc Cucurella, selección de fútbol de España, Nico Williams, Kylian Mbappé, Didier Deschamps.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 石丸伸二, 松本若菜, 北条時行, 斎藤元彦, 逃げ上手の若君, 蓮舫, 可愛かずみ, 古賀紗理那, 安野貴博, 小西真奈美.
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
