Artikel "誤認逮捕" in der japanischen Wikipedia hat 10.5 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 3 Referenzen und 8 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
Seit der Erstellung des Artikels "誤認逮捕" wurde sein Inhalt von 54 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 54 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 94 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 94 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 16602 10.2011 |
Global: Nr. 171210 10.2011 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 2070 09.2019 |
Global: Nr. 178214 09.2019 |
Am 26. Dezember 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Boxing Day, Erdbeben im Indischen Ozean 2004, Squid Game/Staffel 2, Chanukka, Azerbaijan-Airlines-Flug 8243, Elisabeth von Österreich-Ungarn, Nosferatu – Der Untote, Mufasa: Der König der Löwen, Gladiator II.
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Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
