O artigo "Mystery In Love" na Wikipédia em japonês tem 12.3 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 3 referências e 6 seções.
Desde a criação do artigo "Mystery In Love", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 80 vezes na Wikipédia em japonês e citado 80 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 457309 06.2010 |
Global: Nº 3764517 06.2010 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 92993 06.2015 |
Global: Nº 1657302 05.2011 |
Em 22 de maio de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Ademola Lookman, Atalanta Bergamasca Calcio, Toni Kroos, Gian Piero Gasperini, Bayer 04 Leverkusen, relações internacionais da Palestina, Liga Europa da UEFA, Ebrahim Raisi, Estado da Palestina, YouTube.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 中尾彬, 古谷徹, 池波志乃, 袴田事件, 光原エミカ, 江守徹, 小山茉美, 林田理沙, 袴田巌, 井上和彦 (声優).
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
