L'articolo "広島中央署8572万円盗難事件" nella Wikipedia in giapponese ha 15.9 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 10 riferimenti e 7 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "広島中央署8572万円盗難事件", il suo contenuto è stato scritto da 12 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 12 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 4 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 4 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. 7264 05.2020 |
Globale: N. 114768 05.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 4279 02.2020 |
Globale: N. 208698 02.2020 |
Il 15 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, Elon Musk, seconda stagione di Squid Game, morti nel 2025, ChatGPT, Nosferatu, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Groenlandia.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 影山優佳, 前田佳織里, 中嶋優一, 松来未祐, 切り裂きジャック, 渡邊渚, 中居正広, 竹俣紅, 安堂ホセ, 片瀬那奈.
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
