O artigo "飯山陽" na Wikipédia em japonês tem 31.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 46 referências e 14 seções.
Em julho de 2024 o artigo "飯山陽" foi editado por 2 autores na Wikipédia em japonês e escrito por 2 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "飯山陽", seu conteúdo foi escrito por 62 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 62 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | japonês: Nº 117 04.2024 |
Global: Nº 8920 04.2024 |
Em 19 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator II, Dia Internacional do Homem, Liga das Nações da UEFA de 2024–25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, mortes em 2024.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 高畑充希, 岡田将生, 谷川俊太郎, こっちのけんと, 立花孝志, 鈴木唯, 斎藤元彦, 片岡京子, 奥谷謙一, 鈴木紗理奈.
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
