Artikel "からめる" in der japanischen Wikipedia hat 23.4 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 25 Referenzen und 9 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "からめる" von 2 Autoren in der japanischen Wikipedia bearbeitet und von 2 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "からめる" wurde sein Inhalt von 43 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 43 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 35 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 35 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 31989 10.2021 |
Global: Nr. 343571 10.2021 |
Am 5. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Squid Game/Staffel 2, Avicii, Nosferatu – Der Untote, Erscheinung des Herrn, Humanes Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
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Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
