Der Artikel „Discovery Collection“ in der japanischen Wikipedia hat 2.6 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 0 Referenzen und 3 Abschnitte. Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 0,13 Punkte verringert.
Seit der Erstellung des Artikels „Discovery Collection“ wurde sein Inhalt von 5 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 5 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 16 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 16 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 176512 07.2015 |
Global: Nr. 1180127 07.2015 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 30234 07.2015 |
Global: Nr. 811079 07.2015 |
Am 10. März 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Iran, Modschtaba Chamenei, Enhypen, Ali Chamenei, Straße von Hormus, Jeffrey Epstein, Irankrieg 2026, World Baseball Classic, 2026, Donald Trump, World Baseball Classic.
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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 Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
