Artikel "広島県道77号久地伏谷線" in der japanischen Wikipedia hat 14.6 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 3 Referenzen und 10 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "広島県道77号久地伏谷線" wurde sein Inhalt von 12 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 12 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 19 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 19 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. 149972 10.2021 |
Global: Nr. 1174477 10.2021 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 25881 04.2012 |
Global: Nr. 608032 10.2005 |
Am 2. März 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Wolodymyr Selenskyj, Elon Musk, Gene Hackman, Oscarverleihung 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, Der Brutalist, Michelle Trachtenberg, Franziskus.
In der japanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: みのもんた, 蔦屋重三郎, 松岡俊介, 瀬川, J・D・ヴァンス, 小芝風花, YOU (タレント), ジャーボンテイ・デービス, 福島弓子, 検校.
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
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
