Статья "ヘドローバ" в Японской Википедии имеет 16.7 баллов за качество (по состоянию на 1 августа 2024 года). Статья содержит, среди прочих показателей, 10 примечаний и 9 разделов.
В июле 2024 статья "ヘドローバ" была редактирована 1 авторами в японской Википедии и исправлялась 1 авторами во всех языковых версиях.
С момента создания статьи "ヘドローバ" ее содержимое было создано 14 зарегистрированными пользователями японской Википедии и редактировано 14 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 9 раз в японской Википедии и цитируется 9 раз во всех языках.
Наивысший рейтинг по интересам авторов с 2001 года:
Самый высокий рейтинг популярности с 2008 года:
Для данной статьи найдена 1 языковая версия в базе ВикиРанк (из рассматриваемых 55 языковых версий Википедии).
Данные по состоянию на 1 августа 2024 года.
| Лучшая позиция | Японский: №1876 04.2022 |
Глобальный: №54846 04.2022 |
12 ноября 2024 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: Дональд Трамп, Марко Рубио, Илон Маск, Сон Чжэ Рим, Президентские выборы в США в 2024 году, Меган Фокс, Мелания Трамп, Гладиатор 2, ChatGPT, Список умерших в 2024 году.
В японской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: 福田和子, 玉木雄一郎, 松山刑務所事件, 松山ホステス殺害事件, 八代亜紀, 小泉深雪, 穐田誉輝, 岩城直也, 九里亜蓮, Perfume.
Проект ВикиРанк предназначен для автоматической относительной оценки статей в разных языковых версиях Википедии. В настоящий момент ВикиРанк позволяет сравнивать более 44 миллионов статей Википедии на 55 языках. Показатели качества статей основаны на резервных копиях Википедии по состоянию на август 2024. При расчёте популярности учитывались статистические данные статей за последний месяц (июле 2024 года). При расчете текущей популярности и Интереса Авторов (ИА) статей учитывались данные за июле 2024 года. Для подсчёта исторических значений популярности и ИА использовались данные с 2001 по 2023 гг... Подробнее
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(8.93+3.73+0+29.03+41.86)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
