L'articolo "बंगाल के गवर्नर जनरल" nella Wikipedia in hindi ha 1.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "बंगाल के गवर्नर जनरल", il suo contenuto è stato scritto da 4 utenti registrati di Wikipedia in hindi e modificato da 4 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 2 volte nella Wikipedia in hindi e citato 2 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. 2527 10.2022 |
Globale: N. 373917 08.2021 |
| Miglior Rango | hindi: N. 1043 08.2023 |
Globale: N. 830798 11.2017 |
Il 2 marzo 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Volodimir Zelens'kij, Elon Musk, Gene Hackman, Premi Oscar 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Papa Francesco.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: सम्भाजी, औरंगज़ेब, शिवाजी, वरुण चक्रवर्ती, ईशा की नमाज़, ज़ुहर की नमाज, छावा, क्लियोपाट्रा ७, विराट कोहली, रचिन रविंद्र.
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
