L'articolo "暴力追放青森県民会議" nella Wikipedia in giapponese ha 16.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 11 riferimenti e 12 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "暴力追放青森県民会議", il suo contenuto è stato scritto da 9 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 9 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. 210897 07.2008 |
Globale: N. 1136987 07.2008 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 13266 07.2008 |
Globale: N. 345001 07.2008 |
Il 3 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Lyle and Erik Menendez, Sean Combs, Joker: Folie à deux, Israele, Jimmy Carter, Libano, Hezbollah, Marburg marburgvirus, Rosh haShana, Eminem.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: Kalafina, 違星北斗, 梶浦由記, 石破茂, 光宗薫, 踊る大捜査線, 三谷たくみ, ダンプ松本, ドラゴンボール超 スーパーヒーロー, 戦慄かなの.
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
