L'articolo "मनसा राम" nella Wikipedia in hindi ha 6.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 3 sezioni.
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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. 15484 06.2010 |
Globale: N. 2922988 09.2022 |
Il 6 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Kamala Harris, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2020, collegio elettorale degli Stati Uniti d'America, presidente degli Stati Uniti d'America, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2016, Melania Trump, presidenti degli Stati Uniti d'America, Joe Biden.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: शारदा सिन्हा, छठ पूजा, संयुक्त राज्य के राष्ट्रपतियों की सूची, कमला हैरिस, डॉनल्ड ट्रम्प, क्लियोपाट्रा ७, संयुक्त राज्य राष्ट्रपति चुनाव, 2024, संयुक्त राज्य अमेरिका का राष्ट्रपति, जो बाइडन, 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
