Der Artikel „エスケー化研“ in der japanischen Wikipedia hat 6.7 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 1 Referenzen und 6 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „エスケー化研“ wurde sein Inhalt von 19 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 19 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 9 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 9 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 109344 04.2010 |
Global: Nr. 730780 06.2009 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 27850 08.2008 |
Global: Nr. 509620 08.2008 |
Am 27. November 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Stranger Things, Thanksgiving, Stranger Things/Staffel 5, Millie Bobby Brown, Hongkong, Guinea-Bissau, Zoomania 2, ChatGPT, Hochhausbrand in Tai Po 2025, Nekrolog 2025.
In der japanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 飯田圭織のバスツアー, 岡山天音, 小川晶 (政治家), 愛内里菜, 国分太一, 北香那, 松本剛 (野球), 宮本浩次 (エレファントカシマシ), 梅村みずほ, ブラックフライデー (買い物).
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
