O artigo "歌麿 夢と知りせば" na Wikipédia em japonês tem 6.5 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 1 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "歌麿 夢と知りせば", seu conteúdo foi escrito por 11 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 11 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 58 vezes na Wikipédia em japonês e citado 58 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 156343 09.2018 |
Global: Nº 1173071 09.2018 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 70796 01.2008 |
Global: Nº 781802 01.2008 |
Em 2 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Campeonato Europeu de Futebol de 2024, Campeonato Europeu de Futebol, Cristiano Ronaldo, Diogo Costa, Merih Demiral, Copa América de 2023, Arda Güler, Seleção Turca de Futebol, Copa América, Divertida-Mente 2.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 古川琴音, ヒコロヒー, 鬼滅の刃, 海のはじまり, 石丸伸二, 渋沢栄一, 高木聡一朗, 三淵嘉子, 森川智之, 北里柴三郎.
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
