L'articolo "東住吉事件" nella Wikipedia in giapponese ha 23.8 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 27 riferimenti e 10 sezioni.
Nel ottobre 2023 l'articolo "東住吉事件" è stato modificato da 1 autori nella Wikipedia in giapponese e scritto da 1 autori in tutte le lingue.
Dalla creazione dell'articolo "東住吉事件", il suo contenuto è stato scritto da 46 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 46 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 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 97 10.2015 |
Globale: N. 5088 10.2015 |
Il 23 aprile 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: YouTube, Serie A, Shogun, Fallout, Facebook, Fallout, san Giorgio, Giorno di San Giorgio, FC Inter, ChatGPT.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 宮澤博行, 関貴昭, 出口夏希, 井俣憲治, 平岩紙, 内田理央, 若葉竜也, 嵯峨京子, きゃりーぱみゅぱみゅ, 若林豪.
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 novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. 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
