Artikel "鶴ヶ城 (美濃国)" in der japanischen Wikipedia hat 17.2 Punkte für Qualität (Stand 1. November 2023). Der Artikel enthält 6 Referenzen und 10 Abschnitte.
Im Oktober 2023 wurde der Artikel "鶴ヶ城 (美濃国)" von 1 Autoren in der japanischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "鶴ヶ城 (美濃国)" wurde sein Inhalt von 9 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 9 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 26 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 26 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. November 2023 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 285032 06.2015 |
Global: Nr. 1957170 06.2015 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 14294 09.2022 |
Global: Nr. 435960 09.2022 |
Am 4. Juni 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Kylian Mbappé, Claudia Sheinbaum, ChatGPT, Tian’anmen-Massaker, Jannik Sinner, YouTube, Fußball-Europameisterschaft 2024, 4. Juni, Carlos Alcaraz, Real Madrid.
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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 November 2023. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Oktober 2023 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
