O artigo "ロマンスカー (村下孝蔵の曲)" na Wikipédia em japonês tem 2.8 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 4 seções. O artigo também contém modelo de falha de qualidade, que reduz o índice de qualidade.
Desde a criação do artigo "ロマンスカー (村下孝蔵の曲)", 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 49 vezes na Wikipédia em japonês e citado 49 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
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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 196201 07.2022 |
Global: Nº 1426176 03.2016 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 71185 06.2014 |
Global: Nº 1411256 11.2007 |
Em 27 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Isabel, imperatriz da Áustria, Francisco José I da Áustria, Ação de Graças, Liga dos Campeões da UEFA, Wicked, Gladiator II, Elon Musk, ChatGPT, mortes em 2024, Wicked.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 猪口邦子, 猪口孝, サムデイ (芸能事務所), 竹財輝之助, 藤真美穂, 吉瀬美智子, ブレイク・スネル, ペトロールズ, ブラストワンピース, イ・ジフン.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.75+0+0+12.9+0)-0.15$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
