L'articolo “द मोर्निंग क्वीक” nella Wikipedia in hindi ha 3.7 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 0 riferimenti e 3 sezioni. L’articolo contiene anche dei template che segnalano problemi di qualità, pertanto il suo punteggio è stato ridotto di 0,65 punti.
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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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | hindi: N. 49259 09.2009 |
Globale: N. 5117033 03.2020 |
| Miglior Rango | hindi: N. 4165 04.2018 |
Globale: N. 1871683 12.2016 |
Il 7 ottobre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Episodi di Monster (terza stagione), Greta Thunberg, Richard Speck, Psyco, ChatGPT, Charlie Hunnam.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: बिहार विधानसभा चुनाव, 2025, वाल्मीकि, आदर्श चुनाव आचार संहिता, भूषण रामकृष्ण गवई, बिहार विधानसभा चुनाव, 2020, प्रशांत किशोर, करवा चौथ, राष्ट्रीय स्वयंसेवक संघ, मिया खलीफ़ा, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची.
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(2.81+0+0+18.75+0)-0.65$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
