L'article "南押切" sur Wikipédia en japonais a 25.1 points pour la qualité (au 1 août 2024). L'article contient 22 références et 6 sections. L'article contient également un modèle de défauts de qualité, qui réduit le score de qualité.
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L'article est cité 176 fois dans Wikipédia en japonais et cité 176 fois dans toutes les langues.
Le rang d’intérêt des auteurs le plus élevé depuis 2001:
Le classement de popularité le plus élevé depuis 2008:
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L'évaluation de la qualité et de la popularité est basée sur les dumps Wikipédia du 1 août 2024 (y compris l'historique des révisions et les pages vues des années précédentes).
| Meilleur rang | japonais: n° 671237 06.2008 |
Mondial: n° 5117026 05.2021 |
| Meilleur rang | japonais: n° 126686 01.2024 |
Mondial: n° 2170065 06.2022 |
Au 6 novembre 2024 sur Wikipédia multilingue, les internautes lisent le plus souvent des articles sur les thèmes suivants: Donald Trump, élection présidentielle américaine de 2024, Kamala Harris, élection présidentielle américaine de 2020, collège électoral des États-Unis, président des États-Unis, élection présidentielle américaine de 2016, Melania Trump, liste des présidents des États-Unis, Joe Biden.
Sur Wikipédia en japonais, les articles les plus populaires ce jour-là étaient: 穐田誉輝, 丹羽仁希, ドナルド・トランプ, カマラ・ハリス, 菊川怜, 松村謙三 (実業家), メラニア・トランプ, 歴代アメリカ合衆国大統領の一覧, 2024年アメリカ合衆国大統領選挙, 松野太紀.
Le projet est destiné à l'évaluation relative automatique des articles dans les différentes versions linguistiques de Wikipédia. À l'heure actuelle, le service permet de comparer plus de 44 millions d'articles Wikipédia dans 55 langues. Les scores de qualité des articles sont basés sur les dumps Wikipédia de août 2024. Lors du calcul de la popularité actuelle et de l’intérêt des auteurs pour les articles, les données de juillet 2024 Pour les valeurs historiques de popularité et d’intérêt des auteurs, WikiRank a utilisé des données de 2001 à 2023... Plus d'information
$$Qualité=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(4.53+8.21+0+19.35+100)-1.32$$
where:
Les résultats des calculs peuvent être légèrement différents en raison des valeurs arrondies des mesures normalisées dans les formules
