O artigo "吉田恵 (キャスター)" na Wikipédia em japonês tem 28.4 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 29 referências e 8 seções.
Em junho de 2025 o artigo "吉田恵 (キャスター)" foi editado por 1 autores na Wikipédia em japonês e escrito por 1 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "吉田恵 (キャスター)", seu conteúdo foi escrito por 56 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 56 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 496 vezes na Wikipédia em japonês e citado 496 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 544 04.2012 |
Global: Nº 22240 04.2012 |
Em 12 de agosto de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, mortes em 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe, Liga dos Campeões da UEFA de 2025–26.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 日本航空123便墜落事故, 坂本九, 二階堂ふみ, カズレーザー, 北原遥子, やなせたかし, 柏木由紀子, 大竹七未, 大島花子, 舞坂ゆき子.
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 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
