O artigo "ANNニュース" na Wikipédia em japonês tem 41.9 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 40 referências e 42 seções.
Em julho de 2024 o artigo "ANNニュース" foi editado por 4 autores na Wikipédia em japonês (4269º lugar) e escrito por 4 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "ANNニュース", seu conteúdo foi escrito por 179 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês (6811º lugar) e editado por 179 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 819 vezes na Wikipédia em japonês e citado 819 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | japonês: Nº 18867 10.2021 |
Global: Nº 235557 10.2021 |
Em 15 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Round 6, Elon Musk, Squid Game, season 2, mortes em 2025, ChatGPT, Nosferatu, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Gronelândia.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 影山優佳, 前田佳織里, 中嶋優一, 松来未祐, 切り裂きジャック, 渡邊渚, 中居正広, 竹俣紅, 安堂ホセ, 片瀬那奈.
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
