Artikel "奥野敦士" in der japanischen Wikipedia hat 18.6 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 7 Referenzen und 18 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "奥野敦士" von 1 Autoren in der japanischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "奥野敦士" wurde sein Inhalt von 27 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 27 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 53 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 53 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. 898 11.2018 |
Global: Nr. 32902 09.2021 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 1263 09.2021 |
Global: Nr. 89446 09.2021 |
Am 7. Februar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, United States Agency for International Development, Nekrolog 2025, Karla Sofía Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
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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
