Der Artikel „RAMAR“ in der japanischen Wikipedia hat 22.7 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 14 Referenzen und 14 Abschnitte. Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 1,2 Punkte verringert.
Seit der Erstellung des Artikels „RAMAR“ wurde sein Inhalt von 16 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 16 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 21 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 21 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. 82369 05.2023 |
Global: Nr. 471110 01.2008 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 20099 03.2017 |
Global: Nr. 450446 02.2006 |
Am 16. März 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Oscarverleihung 2026, Michael B. Jordan, Blood & Sinners, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, One Battle After Another, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
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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
