O artigo "阿部一族" na Wikipédia em japonês tem 13.8 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 6 referências e 9 seções.
Desde a criação do artigo "阿部一族", seu conteúdo foi escrito por 44 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 44 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 90 vezes na Wikipédia em japonês e citado 90 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 16834 05.2014 |
Global: Nº 205407 05.2014 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 12631 05.2020 |
Global: Nº 365976 07.2006 |
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(9.47+2.21+5+29.03+23.53)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
