L'articolo "८६वां संविधान संशोधन अधिनियम (शिक्षा)" nella Wikipedia in hindi ha 1.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
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Dalla creazione dell'articolo "८६वां संविधान संशोधन अधिनियम (शिक्षा)", il suo contenuto è stato scritto da 11 utenti registrati di Wikipedia in hindi e modificato da 11 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 17 volte nella Wikipedia in hindi e citato 17 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. 3582 08.2008 |
Globale: N. 742876 09.2021 |
Il 1 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble 2025, Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Pérez.
Nella Wikipedia in hindi gli articoli più popolari quel giorno erano: कुम्भ मेला, वसन्त पञ्चमी, हनुमान चालीसा, निर्मला सीतारामन्, ममता कुलकर्णी, सरस्वती वंदना मंत्र, जय श्री राम, क्लियोपाट्रा ७, महाकुंभ, (प्रयागराज)2025, प्रधानमंत्री किसान सम्मान निधि.
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
