Der Artikel „岡山県・香川県の放送“ in der japanischen Wikipedia hat 53.1 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 133 Referenzen und 17 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „岡山県・香川県の放送“ wurde sein Inhalt von 86 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 86 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 2817 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert (2805. Platz) und in allen Sprachen 2817 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. 66457 10.2023 |
Global: Nr. 524182 08.2015 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 3116 07.2009 |
Global: Nr. 172607 07.2009 |
Am 12. August 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, Nekrolog 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025/26.
In der japanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 日本航空123便墜落事故, 坂本九, 二階堂ふみ, カズレーザー, 北原遥子, やなせたかし, 柏木由紀子, 大竹七未, 大島花子, 舞坂ゆき子.
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
