O artigo "自殺・自決・自害した日本の著名人物一覧" na Wikipédia em japonês tem 38.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 136 referências e 5 seções.
Em julho de 2024 o artigo "自殺・自決・自害した日本の著名人物一覧" foi editado por 2 autores na Wikipédia em japonês e escrito por 2 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "自殺・自決・自害した日本の著名人物一覧", seu conteúdo foi escrito por 294 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês (1715º lugar) e editado por 294 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 386 vezes na Wikipédia em japonês e citado 386 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
Em 20 de dezembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Magdeburgo, Mufasa: O Rei Leão, Elon Musk, Caso dos estupros de Mazan, Gisèle Pelicot, Superman: Legacy, Ayrton Senna, Isack Hadjar, mortes em 2024, David Corenswet.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 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.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
