O artigo "森重敏 (国語学者)" na Wikipédia em japonês tem 10.4 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 2 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "森重敏 (国語学者)", seu conteúdo foi escrito por 6 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 6 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 9 vezes na Wikipédia em japonês e citado 9 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 699791 05.2015 |
Global: Nº 5710991 05.2015 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 9529 04.2014 |
Global: Nº 417551 04.2014 |
Em 6 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, Colégio eleitoral dos Estados Unidos, Presidente dos Estados Unidos, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2016, Melania Trump, lista de presidentes dos Estados Unidos, Joe Biden.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 穐田誉輝, 丹羽仁希, ドナルド・トランプ, カマラ・ハリス, 菊川怜, 松村謙三 (実業家), メラニア・トランプ, 歴代アメリカ合衆国大統領の一覧, 2024年アメリカ合衆国大統領選挙, 松野太紀.
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
