O artigo "高山智恵" na Wikipédia em japonês tem 25.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 19 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "高山智恵", seu conteúdo foi escrito por 3 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 3 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 47 vezes na Wikipédia em japonês e citado 47 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 561707 03.2019 |
Global: Nº 4432221 03.2019 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 28411 12.2018 |
Global: Nº 849929 12.2018 |
Em 3 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Campeonato Mundial de Fórmula 1 de 2024, The Substance, Kemi Badenoch, mortes em 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 三浦大輔, 横浜DeNAベイスターズ, 南場智子, 渡部篤郎, 竹内まりや, 藤原道長, 松村謙三 (実業家), 西田篤史, 三条天皇, ディー・エヌ・エー.
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
