El artículo “辻元清美秘書給与流用事件” en Wikipedia en japonés tiene 16.7 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 11 referencias y 9 secciones.
Desde la creación del artículo “辻元清美秘書給与流用事件”, , su contenido fue escrito por 34 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 34 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 19 veces en Wikipedia en japonés y es citado 19 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 julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 5339 07.2022 |
Global: Nº 97706 07.2022 |
| Mejor rango | japonés: Nº 9354 09.2015 |
Global: Nº 458248 04.2017 |
El 26 de septiembre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Claudia Cardinale, The Battle of Baktan Cross, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, muertes en 2025, Benjamín Netanyahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 小川晶 (政治家), 小松暢, 沈黙の艦隊, やなせたかし, 牧島かれん, 今田美桜, 手塚治虫, 小泉八雲, 田中雄士, ベネット・ミラー.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... 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
