L'articolo "शंकुक (भरत नाट्यशास्त्र के व्याख्याता)" nella Wikipedia in hindi ha 1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "शंकुक (भरत नाट्यशास्त्र के व्याख्याता)", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in hindi e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia 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. 13385 03.2021 |
Globale: N. 1634316 03.2021 |
| Miglior Rango | hindi: N. 3520 02.2018 |
Globale: N. 1577917 05.2010 |
Il 12 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Megan Fox, Melania Trump, Il gladiatore II, ChatGPT, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: खाटूश्यामजी, क्लियोपाट्रा ७, तुलसी विवाह, हनुमान चालीसा, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, मधुमक्खी पालन, झारखण्ड विधानसभा, बर्बरीक, हिन्दी की गिनती, प्रदूषण.
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
