O artigo "森美樹" na Wikipédia em japonês tem 9.6 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 3 referências e 6 seções.
Desde a criação do artigo "森美樹", seu conteúdo foi escrito por 14 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 14 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 405 vezes na Wikipédia em japonês e citado 405 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 8795 07.2012 |
Global: Nº 110159 07.2012 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 28589 10.2017 |
Global: Nº 815164 11.2011 |
Em 14 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Campeonato Europeu de Futebol, Carlos Alcaraz, Lamine Yamal, Shannen Doherty, Nico Williams, Campeonato Europeu de Futebol de 2024, Seleção Espanhola de Futebol, Novak Đoković, Seleção Inglesa de Futebol.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 中村靖日, ドナルド・トランプ, 斎藤元彦, 石丸伸二, アメリカ合衆国シークレットサービス, カルロス・アルカラス, 高橋マイケル, 藤原彰子, 膳場貴子, 紫式部.
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
