L'articolo “内閣府特命担当大臣（こども政策 少子化対策 若者活躍 男女共同参画担当）” nella Wikipedia in giapponese ha 29.1 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 14 riferimenti e 14 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “内閣府特命担当大臣（こども政策 少子化対策 若者活躍 男女共同参画担当）”, il suo contenuto è stato scritto da 74 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 74 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 346 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 346 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 24973 08.2022 |
Globale: N. 295134 08.2022 |
Il 27 novembre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Stranger Things, Giorno del ringraziamento, quinta stagione di Stranger Things, Millie Bobby Brown, Hong Kong, Guinea-Bissau, Zootropolis 2, ChatGPT, Wang Fuk Court fire, morti nel 2025.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 飯田圭織のバスツアー, 岡山天音, 小川晶 (政治家), 愛内里菜, 国分太一, 北香那, 松本剛 (野球), 宮本浩次 (エレファントカシマシ), 梅村みずほ, ブラックフライデー (買い物).
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
