O artigo "Lilith (ロックバンド)" na Wikipédia em japonês tem 20.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 18 referências e 13 seções.
Desde a criação do artigo "Lilith (ロックバンド)", seu conteúdo foi escrito por 8 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 8 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 6 vezes na Wikipédia em japonês e citado 6 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 358603 09.2019 |
Global: Nº 2717425 09.2019 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 3873 09.2019 |
Global: Nº 248927 09.2019 |
Em 26 de dezembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Squid Game, Boxing Day, Sismo e tsunami do Oceano Índico de 2004, Squid Game, season 2, Chanucá, Azerbaijan Airlines Flight 8243, Isabel, imperatriz da Áustria, Nosferatu, Mufasa: O Rei Leão, Gladiator II.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 渡邊渚, 園子温, 地獄でなぜ悪い, 令和ロマン, 真由子, バッテリィズ, 源田壮亮, 南場智子, 中居正広, 中嶋優一.
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
