O artigo "藤原美樹" na Wikipédia em japonês tem 24.4 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 20 referências e 10 seções.
Desde a criação do artigo "藤原美樹", seu conteúdo foi escrito por 9 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 9 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 29 vezes na Wikipédia em japonês e citado 29 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 269 03.2023 |
Global: Nº 16439 03.2023 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 7899 03.2023 |
Global: Nº 337671 03.2023 |
Em 20 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Joe Biden, CrowdStrike, Jogos Olímpicos de Verão de 2024, Tadej Pogačar, YouTube, mortes em 2024, Kamala Harris, The Boys, J. D. Vance.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 金田朋子, 宮田笙子, 塩野瑛久, 森渉, さかなクン, 中谷潤人, 北条時行, 紺野美沙子, 上遠野太洸, 松本若菜.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(10.31+7.38+0+32.26+72.06)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
