O artigo "LIAR (SPYAIRの曲)" na Wikipédia em japonês tem 29.8 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 24 referências e 10 seções.
Desde a criação do artigo "LIAR (SPYAIRの曲)", seu conteúdo foi escrito por 17 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 17 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 72 vezes na Wikipédia em japonês e citado 72 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 123130 09.2011 |
Global: Nº 792494 09.2011 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 25521 02.2018 |
Global: Nº 813842 11.2011 |
Em 26 de outubro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Ilia Topuria, Lyle e Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: フレディ・フリーマン, 有原航平, 土谷正実, 参政党, 松村謙三 (実業家), アーロン・ジャッジ, 船井電機, 大谷翔平, トミー・エドマン, 田中賢介.
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
