L'articolo "பன்னிரண்டாம் செட்டியார் கதை" nella Wikipedia in tamil ha 26.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "பன்னிரண்டாம் செட்டியார் கதை", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in tamil e modificato da 8 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 | tamil: N. 7361 07.2019 |
Globale: N. 3235559 07.2019 |
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 tamil gli articoli più popolari quel giorno erano: ஜவகர்லால் நேரு, முகுந்த் வரதராஜன், வீ. க. தனபாலன், சுப்பிரமணிய பாரதி, டெல்லி கணேஷ், தொல்காப்பியம், காமராசர், பாலை (திணை), திருக்குறள், சிலப்பதிகாரம்.
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
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(5.33+11.54+0+16.67+100)$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
