L'articolo "ध्रुवसन्धि" nella Wikipedia in hindi ha 1.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "ध्रुवसन्धि", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in hindi e modificato da 8 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 173 volte nella Wikipedia in hindi e citato 173 volte in tutte le lingue.
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. 11966 10.2008 |
Globale: N. 3946654 01.2008 |
| Miglior Rango | hindi: N. 1087 02.2007 |
Globale: N. 1149272 02.2007 |
Il 3 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Lyle and Erik Menendez, Sean Combs, Joker: Folie à deux, Israele, Jimmy Carter, Libano, Hezbollah, Marburg marburgvirus, Rosh haShana, Eminem.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: नवदुर्गा, २०२४ आईसीसी पुरुष टी२० विश्व कप, गोलमेज सम्मेलन (भारत), क्लियोपाट्रा ७, महात्मा गांधी, शैलपुत्री, नवरात्र, अग्रसेन, दुर्गा, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश.
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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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
