L'articolo "秘密警察ホームズ" nella Wikipedia in giapponese ha 18.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 17 riferimenti e 10 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "秘密警察ホームズ", il suo contenuto è stato scritto da 33 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 33 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 8 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 8 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. 103193 10.2009 |
Globale: N. 570714 01.2008 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 6546 02.2005 |
Globale: N. 90742 02.2005 |
Il 1 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Souleymane Bamba, Charles Leclerc, Campionato mondiale di Formula 1 2024, Oasis, Il Signore degli Anelli - Gli Anelli del Potere, Emma Navarro, Fatman Scoop, morti nel 2024, Alien: Romulus, Kaos.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: やす子, 斎藤元彦, ClariS, 八代亜紀, 米津玄師, 積水ハウス地面師詐欺事件, 金子侑司, 鈴木一真, ビックスモールン, 海王丸 (2代).
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
