L'articolo "Soft detention" nella Wikipedia in inglese ha 12.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 2 riferimenti e 2 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "Soft detention", il suo contenuto è stato scritto da 9 utenti registrati di Wikipedia in inglese e modificato da 9 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 208 volte nella Wikipedia in inglese e citato 208 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | inglese: N. 598740 06.2011 |
Globale: N. 1030417 06.2011 |
| Miglior Rango | inglese: N. 137217 07.2020 |
Globale: N. 484443 07.2020 |
Il 2 marzo 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Volodimir Zelens'kij, Elon Musk, Gene Hackman, Premi Oscar 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Papa Francesco.
Nella Wikipedia in inglese gli articoli più popolari quel giorno erano: Elimination Chamber: Toronto, Gene Hackman, Angie Stone, Volodymyr Zelenskyy, Ruby Franke, Elon Musk, Gervonta Davis, 97th Academy Awards, Lamont Roach Jr., Michelle Trachtenberg.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
