Artikel "高田警察署 (曖昧さ回避)" in der japanischen Wikipedia hat 0.2 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024).
Seit der Erstellung des Artikels "高田警察署 (曖昧さ回避)" wurde sein Inhalt von 10 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 10 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 1 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 1 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. 555688 06.2018 |
Global: Nr. 4252491 06.2018 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 4309 06.2018 |
Global: Nr. 266807 06.2018 |
Am 20. Dezember 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Magdeburg, Mufasa: Der König der Löwen, Elon Musk, Vergewaltigungen von Mazan, Gisèle Pelicot, Superman, Ayrton Senna, Isack Hadjar, Nekrolog 2024, David Corenswet.
In der japanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: ホーム・アローン2, マコーレー・カルキン, ホーム・アローン, 渡邉恒雄, マシロ, 坂東龍汰, 星野真里, 藤田真央, 松山千春, 冬至.
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
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.07+0+0+0+0)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
