O artigo "ゴチャ・まぜっ!火曜日 (2011年から2014年まで)" na Wikipédia em japonês tem 29.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 25 referências e 17 seções.
Desde a criação do artigo "ゴチャ・まぜっ!火曜日 (2011年から2014年まで)", seu conteúdo foi escrito por 12 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 12 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 120 vezes na Wikipédia em japonês e citado 120 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | japonês: Nº 159331 04.2013 |
Global: Nº 1150728 10.2010 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 7936 11.2014 |
Global: Nº 394377 11.2014 |
Em 1 de fevereiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble (2025), Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Pérez.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 青木歌音, The pillows, 織田梨沙, 節分, 桜庭ななみ, 中嶋優一, 蓮佛美沙子, 德勝龍誠, 長谷川豊, 萬田久子.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
