Статья "厚生年金保険の保険給付及び国民年金の給付に係る時効の特例等に関する法律" в Японской Википедии имеет 3.5 баллов за качество (по состоянию на 1 августа 2024 года). Статья содержит, среди прочих показателей, 0 примечаний и 3 разделов.
С момента создания статьи "厚生年金保険の保険給付及び国民年金の給付に係る時効の特例等に関する法律" ее содержимое было создано 12 зарегистрированными пользователями японской Википедии и редактировано 12 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 10 раз в японской Википедии и цитируется 10 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: №268359 01.2008 |
Глобальный: №1577121 01.2008 |
| Лучшая позиция | Японский: №73872 10.2018 |
Глобальный: №1253571 07.2007 |
15 января 2025 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: Игра в кальмара, Илон Маск, Игра в кальмара (сезон 2), Список умерших в 2025 году, ChatGPT, Носферату, Дональд Трамп, Нил Гейман, Пит Хегсет, Гренландия.
В японской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: 影山優佳, 前田佳織里, 中嶋優一, 松来未祐, 切り裂きジャック, 渡邊渚, 中居正広, 竹俣紅, 安堂ホセ, 片瀬那奈.
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
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(2.75+0+5+9.68+0)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
