L'articolo "Thakur Lachman Singh" nella Wikipedia in inglese semplice ha 17 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "Thakur Lachman Singh", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in inglese semplice 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 | inglese semplice: N. 41469 06.2023 |
Globale: N. 6462364 06.2023 |
| Miglior Rango | inglese semplice: N. 3113 11.2022 |
Globale: N. 959368 11.2022 |
Il 5 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, seconda stagione di Squid Game, Avicii, Nosferatu, Epifania, Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
Nella Wikipedia in inglese semplice gli articoli più popolari quel giorno erano: Avicii, Red One(film), Wikimedia Foundation, Lisa Sparxxx, Conclave (movie), Nosferatu (2024 movie), 2024–2025 China Hmpv outbreak, XXXTentacion, Arthur Leigh Allen, List of U.S. states.
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
