O artigo "兵庫県出身の人物一覧" na Wikipédia em japonês tem 43.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 21 referências e 83 seções.
Em julho de 2024 o artigo "兵庫県出身の人物一覧" foi editado por 2 autores na Wikipédia em japonês e escrito por 2 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "兵庫県出身の人物一覧", seu conteúdo foi escrito por 550 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês (166º lugar) e editado por 550 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 919 vezes na Wikipédia em japonês e citado 919 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 2090 01.2011 |
Global: Nº 45177 08.2011 |
Em 5 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Round 6, Squid Game, season 2, Avicii, Nosferatu, Epifania do Senhor, Metapneumovírus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 蔦屋重三郎, Mrs. GREEN APPLE, べらぼう〜蔦重栄華乃夢噺〜, 大森元貴, 磯村勇斗, 横浜流星, 町田啓太, 徳川家重, ガッポリ建設, 愛希れいか.
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
