El artículo "砂川信哉" en Wikipedia en japonés tiene 31 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 43 referencias y 8 secciones.
Desde la creación del artículo "砂川信哉", , su contenido fue escrito por 44 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 44 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 232 veces en Wikipedia en japonés y es citado 232 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 3596 03.2020 |
Global: Nº 84944 03.2020 |
| Mejor rango | japonés: Nº 2045 04.2020 |
Global: Nº 125780 03.2023 |
El 5 de enero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: El juego del calamar, Anexo:Segunda temporada de El juego del calamar, Avicii, Nosferatu, Epifania, Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 蔦屋重三郎, Mrs. GREEN APPLE, べらぼう〜蔦重栄華乃夢噺〜, 大森元貴, 磯村勇斗, 横浜流星, 町田啓太, 徳川家重, ガッポリ建設, 愛希れいか.
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
