Artikel "大友克之" in der japanischen Wikipedia hat 14.2 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 6 Referenzen und 11 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "大友克之" von 1 Autoren in der japanischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "大友克之" wurde sein Inhalt von 8 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 8 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 6 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 6 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. 205074 08.2023 |
Global: Nr. 1743523 08.2023 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 5240 09.2020 |
Global: Nr. 229638 09.2020 |
Am 26. Oktober 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Ilia Topuria, Lyle und Erik Menendez, Hansi Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
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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
