Artykuł "馬場一雄" w japońskiej Wikipedii posiada 13.7 punktów za jakość (stan na 1 sierpnia 2024 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 8 referencji oraz 5 sekcji.
Od czasu utworzenia artykułu "馬場一雄" jego treść była napisana przez 16 zarejestrowanych użytkowników japońskiej Wikipedii oraz edytowana przez 16 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 11 razy w japońskiej Wikipedii oraz cytowany 11 razy we wszystkich wersjach językowych.
Najwyższe zainteresowanie autorów od 2001 roku:
Najwyższa popularność w rankingu od 2008 roku:
Dla danego artykułu znaleziona 1 wersja językowa w bazie danych WikiRank (z 55 rozpatrywanych wersji językowych Wikipedii).
Dane z dnia 1 sierpnia 2024 roku.
| Najlepsza pozycja | Japoński: Nr 230540 02.2018 |
Globalny: Nr 1776372 02.2018 |
| Najlepsza pozycja | Japoński: Nr 10684 01.2014 |
Globalny: Nr 458725 01.2014 |
W dniu 10 października 2024 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Han Kang, Lyle and Erik Menendez, Rafael Nadal, Sean Combs, George Baldock, Ratan Tata, Huragan Katrina, Hurricane Milton, Joker: Folie à deux, Ethel Kennedy.
W japońskiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: 塩野瑛久, 藤田菜七子, 上杉美浩, 韓江 (小説家), 杉田水脈, 内野聖陽, 赤西仁, GLAY, 松村謙三 (実業家), 斉藤慎二.
Projekt WikiRank jest przeznaczony do automatycznej względnej oceny artykułów w różnych wersjach językowych Wikipedii. Obecnie WikiRank pozwala porównywać ponad 44 mln artykułów Wikipedii w 55 językach. Wskaźniki jakośći artykułu są oparte na kopii zapasowej Wikipedia (stan na sierpień 2024). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w lipcu 2024 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za lipcu 2024 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2023... Więcej informacji
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(7.1+2.99+0+16.13+42.14)$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
