O artigo "血痕 警科研・湯川愛子の鑑定ファイル" na Wikipédia em japonês tem 22.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 24 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "血痕 警科研・湯川愛子の鑑定ファイル", seu conteúdo foi escrito por 12 usuários cadastrados na Wikipédia em japonês e editado por 12 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 55 vezes na Wikipédia em japonês e citado 55 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).
| Melhor Posição | japonês: Nº 22631 06.2013 |
Global: Nº 256165 06.2013 |
| Melhor Posição | japonês: Nº 6232 12.2010 |
Global: Nº 290674 12.2010 |
Em 27 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Isabel, imperatriz da Áustria, Francisco José I da Áustria, Ação de Graças, Liga dos Campeões da UEFA, Wicked, Gladiator II, Elon Musk, ChatGPT, mortes em 2024, Wicked.
Na Wikipédia em japonês, os artigos mais populares naquele dia foram: 猪口邦子, 猪口孝, サムデイ (芸能事務所), 竹財輝之助, 藤真美穂, 吉瀬美智子, ブレイク・スネル, ペトロールズ, ブラストワンピース, イ・ジフン.
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
