El artículo "清水市警察" en Wikipedia en japonés tiene 1.5 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 0 referencias y 2 secciones.
Desde la creación del artículo "清水市警察", , su contenido fue escrito por 5 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 5 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 239 veces en Wikipedia en japonés y es citado 239 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 362604 10.2014 |
Global: Nº 2470660 02.2008 |
| Mejor rango | japonés: Nº 68834 06.2018 |
Global: Nº 1249342 06.2007 |
El 13 de abril de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Domingo de Ramos, Black Mirror, Rory McIlroy, ChatGPT, Alexander Volkanovski, Una pélicula de Minecraft, Paddy Pimblett, Adolescencia, Anexo:Episodios de Black Mirror, Diego Lopes.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 徳川家基, 平賀源内, 田沼意次, 鄭大世, やなせたかし, 国際博覧会, 徳川家治, 広末涼子, ローリー・マキロイ, 仲里依紗.
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
