Der Artikel „前原章宏“ in der japanischen Wikipedia hat 1.7 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 0 Referenzen und 2 Abschnitte. Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 0,09 Punkte verringert.
Seit der Erstellung des Artikels „前原章宏“ wurde sein Inhalt von 10 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 10 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 210665 03.2019 |
Global: Nr. 1642292 03.2019 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 4833 10.2018 |
Global: Nr. 282181 10.2018 |
Am 26. Januar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Tötung von Alex Pretti, Alex Honnold, Nipah-Virus, A Knight of the Seven Kingdoms, Donald Trump, Sam Darnold, Blood & Sinners, United States Immigration and Customs Enforcement, Marty Supreme, Nekrolog 2026.
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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
