L'articolo "豊明母子4人殺害事件" nella Wikipedia in giapponese ha 15.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 12 riferimenti e 8 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "豊明母子4人殺害事件", il suo contenuto è stato scritto da 19 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 19 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 14 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 14 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 | giapponese: N. 546 03.2020 |
Globale: N. 23318 03.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 9019 02.2011 |
Globale: N. 344751 02.2011 |
Il 12 marzo 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Elon Musk, UEFA Champions League 2024-2025, UEFA Champions League, Diego Simeone, Kim Sae-ron, Kim Soo-hyun, Groenlandia, Giuliano Simeone, Donald Trump, ChatGPT.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 楠桂, 枝元なほみ, 鈴木砂羽, キム・セロン, 千住真理子, 彬子女王, 狭山事件, 佐藤龍世, 城田優, 西田昌司.
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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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
