El artículo “サンビレッジ国際医療福祉専門学校” en Wikipedia en japonés tiene 3.6 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 0 referencias y 5 secciones.
Desde la creación del artículo “サンビレッジ国際医療福祉専門学校”, , su contenido fue escrito por 5 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 5 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 7 veces en Wikipedia en japonés y es citado 7 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 616908 04.2008 |
Global: Nº 5396759 04.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 32335 08.2023 |
Global: Nº 900471 08.2023 |
El 7 de octubre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Monster: The Original Monster, Greta Thunberg, Richard Speck, Psicosis, ChatGPT, Charlie Hunnam.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 高市早苗, 坂口志文, 影山雅永, 山瀬まみ, 鈴木俊一 (衆議院議員), 麻生太郎, 江口寿史, 有村治子, 伊藤義弘, 山本拓 (政治家).
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
