O artigo "WELCOME (光GENJIのアルバム)" na Wikipédia em japonês tem 21.9 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 16 referências e 12 seções.
Desde a criação do artigo "WELCOME (光GENJIのアルバム)", 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 92 vezes na Wikipédia em japonês e citado 92 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 164148 12.2022 |
Global: Nº 1370979 12.2022 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 27416 03.2024 |
Global: Nº 905934 03.2024 |
Em 8 de dezembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Bashar al-Assad, Síria, Guerra Civil Síria, Hafez al-Assad, Asma al-Assad, Tahrir al-Sham, Abu Mohammad al-Julani, Alauitas, Bandeira da Síria, Ayrton Senna.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 中山美穂, バッシャール・アル＝アサド, 辻仁成, 矢尾一樹, 中山忍, シリア, 渋谷慶一郎, 端島 (長崎県), アレッシャンドリ・パントージャ, 海原やすよ ともこ.
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
