L'articolo "नरैचा-वाराणसी उत्तरप्रदेश का गांव" nella Wikipedia in hindi ha 17.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 2 riferimenti e 0 sezioni.
Nel luglio 2024 l'articolo "नरैचा-वाराणसी उत्तरप्रदेश का गांव" è stato modificato da 1 autori nella Wikipedia in hindi e scritto da 1 autori in tutte le lingue.
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Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | hindi: N. 29258 12.2018 |
Globale: N. 4082789 12.2018 |
| Miglior Rango | hindi: N. 1457 02.2022 |
Globale: N. 819183 12.2018 |
Il 5 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, seconda stagione di Squid Game, Avicii, Nosferatu, Epifania, Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: कुम्भ मेला, बेडआस रवि कुमार (फ़िल्म), हनुमान चालीसा, क्लियोपाट्रा ७, गुरु गोबिन्द सिंह, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, पुष्पा 2: द रूल, राम चरण, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, तुलसीदास.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
