L'articolo “संदिग्ध दस्तावेज़ परीक्षण” nella Wikipedia in hindi ha 0.6 punti per la qualità (al 1 luglio 2025).
Dalla creazione dell'articolo “संदिग्ध दस्तावेज़ परीक्षण”, 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 1 volte nella Wikipedia in hindi e citato 1 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | hindi: N. 27608 08.2016 |
Globale: N. 6756296 06.2023 |
Il 9 dicembre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Stranger Things, campionato mondiale di calcio 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Sean Combs, It: Welcome to Derry, ChatGPT, Zootropolis 2, morti nel 2025, Cassie.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: तेरे इश्क में, मोहित शर्मा (सैनिक), वन्दे मातरम्, धुरंधर, ब्लू (2009 फ़िल्म), हिन्दी, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, मानवाधिकार दिवस, अक्षय खन्ना, सारा अर्जुन.
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
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
