Статья "メンタル強め美女白川さん" в Японской Википедии имеет 41 баллов за качество (по состоянию на 1 августа 2024 года). Статья содержит, среди прочих показателей, 85 примечаний и 13 разделов.
С момента создания статьи "メンタル強め美女白川さん" ее содержимое было создано 23 зарегистрированными пользователями японской Википедии и редактировано 23 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 84 раз в японской Википедии и цитируется 84 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: №5116 04.2022 |
Глобальный: №106683 04.2022 |
6 ноября 2024 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: Дональд Трамп, Президентские выборы в США в 2024 году, Камала Харрис, Президентские выборы в США в 2020 году, Коллегия выборщиков, президент США, Президентские выборы в США в 2016 году, Мелания Трамп, список президентов США, Джо Байден.
В японской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: 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.
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
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(31.35+31.72+0+41.94+100)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
