O artigo “チャールズ・エルフィンストーン (第9代エルフィンストーン卿)” na Wikipédia em japonês tem 16.9 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 8 referências e 3 seções.
Desde a criação do artigo “チャールズ・エルフィンストーン (第9代エルフィンストーン卿)”, seu conteúdo foi escrito por 3 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 3 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 2 vezes na Wikipédia em japonês e citado 2 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | japonês: Nº 802904 08.2019 |
Global: Nº 6673444 08.2019 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 137581 08.2019 |
Global: Nº 2172869 08.2019 |
Em 26 de setembro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Claudia Cardinale, One Battle After Another, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, mortes em 2025, Benjamin Netanyahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 小川晶 (政治家), 小松暢, 沈黙の艦隊, やなせたかし, 牧島かれん, 今田美桜, 手塚治虫, 小泉八雲, 田中雄士, ベネット・ミラー.
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 julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
