L'articolo "塚本麻里衣" nella Wikipedia in giapponese ha 17.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 17 riferimenti e 9 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "塚本麻里衣", il suo contenuto è stato scritto da 33 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 33 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 105 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 105 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 409 02.2019 |
Globale: N. 20545 02.2019 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 1898 02.2019 |
Globale: N. 145453 02.2019 |
Il 26 giugno 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Coppa del mondo per club FIFA 2025, Jeff Bezos, Zohran Mamdani, Lauren Sánchez, B-2 Spirit, 2025 NBA draft, F1 - Il film, Coppa del mondo per club FIFA, 28 anni dopo, Ali Khamenei.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 宮島三郎, 椎名林檎, 福田典子, TOKIO, ジャイアント・ホグウィード, 引田天功 (2代目), 蒼井優, 光宗薫, 国分太一, 長瀬智也.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
