O artigo "神奈川県出身の人物一覧" na Wikipédia em japonês tem 44.2 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 26 referências e 67 seções.
Em outubro de 2023 o artigo "神奈川県出身の人物一覧" foi editado por 6 autores na Wikipédia em japonês (2381º lugar) e escrito por 6 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "神奈川県出身の人物一覧", seu conteúdo foi escrito por 456 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês (323º lugar) e editado por 456 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 969 vezes na Wikipédia em japonês e citado 969 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 3851 08.2009 |
Global: Nº 52470 08.2008 |
Em 16 de maio de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Yasuke, Nova Caledónia, Eslováquia, Robert Fico, Bridgerton, YouTube, ChatGPT, mortes em 2024, Planeta dos Macacos, 16 de maio.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 飯豊まりえ, 高橋一生, 石丸伸二, キダ・タロー, 廣瀬智紀, 弥助, 三淵嘉子, 川栄李奈, 羽賀研二, 葛西美空.
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
