El artículo "範馬刃牙" en Wikipedia en japonés tiene 18.8 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 12 referencias y 13 secciones.
Desde la creación del artículo "範馬刃牙", , su contenido fue escrito por 61 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 61 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 72 veces en Wikipedia en japonés y es citado 72 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 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 1677 06.2010 |
Global: Nº 35428 06.2010 |
| Mejor rango | japonés: Nº 2410 11.2020 |
Global: Nº 167449 11.2020 |
El 12 de agosto de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, muertes en 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, Liga de Campeones de la UEFA 2025-26.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 日本航空123便墜落事故, 坂本九, 二階堂ふみ, カズレーザー, 北原遥子, やなせたかし, 柏木由紀子, 大竹七未, 大島花子, 舞坂ゆき子.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... 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
