O artigo "ベタな失恋〜渋谷に降る雪〜/遥かなるバージンロード" na Wikipédia em japonês tem 17.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 9 referências e 11 seções.
Desde a criação do artigo "ベタな失恋〜渋谷に降る雪〜/遥かなるバージンロード", seu conteúdo foi escrito por 18 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 18 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 141 vezes na Wikipédia em japonês e citado 141 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 131631 01.2009 |
Global: Nº 784786 01.2009 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 12815 01.2009 |
Global: Nº 372536 01.2009 |
Em 20 de outubro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Liam Payne, Lyle e Erik Menendez, One Direction, Lionel Messi, Rodney Alcala, Yahya Sinwar, The Substance, Cheryl, mortes em 2024, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: おすぎ, ピーコ, おすぎとピーコ, 一条天皇, 三条天皇, 瑳峨三智子, 端島 (長崎県), 千日デパート火災, 西田敏行, 清水尋也.
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
