O artigo "シンシア (医療機器メーカー)" na Wikipédia em japonês tem 9 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 2 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "シンシア (医療機器メーカー)", seu conteúdo foi escrito por 17 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 17 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 18 vezes na Wikipédia em japonês e citado 18 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 novembro de 2023 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | japonês: Nº 337750 12.2016 |
Global: Nº 2473177 12.2016 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 7412 04.2009 |
Global: Nº 259974 04.2009 |
Em 9 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Lamine Yamal, Dani Olmo, Campeonato Europeu de Futebol, Campeonato Europeu de Futebol de 2024, Jesús Navas, Marc Cucurella, Seleção Espanhola de Futebol, Nico Williams, Kylian Mbappé, Didier Deschamps.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 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.
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 novembro de 2023. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de outubro de 2023. 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
