L'articolo "특정경제범죄 가중처벌 등에 관한 법률" nella Wikipedia in coreano ha 7.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 4 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "특정경제범죄 가중처벌 등에 관한 법률", il suo contenuto è stato scritto da 7 utenti registrati di Wikipedia in coreano e modificato da 7 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 403 volte nella Wikipedia in coreano e citato 403 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 | coreano: N. 18091 01.2021 |
Globale: N. 1542949 06.2019 |
| Miglior Rango | coreano: N. 2986 01.2010 |
Globale: N. 384079 01.2010 |
Il 25 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abdukodir Khusanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Nella Wikipedia in coreano gli articoli più popolari quel giorno erano: 문화방송, 원경왕후, 옥씨부인전, 한국방송공사, 한국교육방송공사, 알리 (가수), 송치, 인사하는 사이, 이국종, 벨 (2004년생 가수).
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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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
