O artigo "朝倉城 (但馬国)" na Wikipédia em japonês tem 12.3 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 2 referências e 3 seções.
Desde a criação do artigo "朝倉城 (但馬国)", seu conteúdo foi escrito por 7 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 7 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 4 vezes na Wikipédia em japonês e citado 4 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 370810 10.2009 |
Global: Nº 2531238 10.2009 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 80245 02.2015 |
Global: Nº 1579607 10.2009 |
Em 4 de junho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Kylian Mbappé, Claudia Sheinbaum, ChatGPT, Massacre da Praça da Paz Celestial em 1989, Jannik Sinner, YouTube, Campeonato Europeu de Futebol de 2024, 4 de junho, Carlos Alcaraz, Real Madrid Club de Fútbol.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 六四天安門事件, 巻島直樹, 増山江威子, 近藤芳正, 唐牛健太郎, HY (バンド), 彬子女王, 先天盲からの回復, 笹生優花, 南波雅俊.
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
