El artículo "探偵 神宮寺三郎 横浜港連続殺人事件" en Wikipedia en japonés tiene 28.3 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 37 referencias y 16 secciones.
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El artículo es citado 29 veces en Wikipedia en japonés y es citado 29 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 210359 09.2017 |
Global: Nº 1518384 09.2017 |
| Mejor rango | japonés: Nº 12322 04.2010 |
Global: Nº 376048 04.2010 |
El 6 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Kamala Harris, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2020, Colegio Electoral de los Estados Unidos, presidente de los Estados Unidos, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016, Melania Trump, lista de presidentes de los Estados Unidos, Joe Biden.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 穐田誉輝, 丹羽仁希, ドナルド・トランプ, カマラ・ハリス, 菊川怜, 松村謙三 (実業家), メラニア・トランプ, 歴代アメリカ合衆国大統領の一覧, 2024年アメリカ合衆国大統領選挙, 松野太紀.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
