Artikel "天狗倒し (映画)" in der japanischen Wikipedia hat 25.2 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 10 Referenzen und 6 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "天狗倒し (映画)" von 1 Autoren in der japanischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "天狗倒し (映画)" wurde sein Inhalt von 5 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 5 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 7 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 7 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. 559155 08.2021 |
Global: Nr. 4040552 08.2021 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 9081 08.2021 |
Global: Nr. 341845 08.2021 |
Am 12. September 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Terroranschläge am 11. September 2001, Alberto Fujimori, Kamala Harris, Taylor Swift, Jared Isaacman, Chappell Roan, Beetlejuice, Nekrolog 2024, James Earl Jones, Katy Perry.
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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
