L'articolo "கோபாலசமுத்திரம் கொம்பு மாடசாமி கோயில்" nella Wikipedia in tamil ha 27.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 4 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "கோபாலசமுத்திரம் கொம்பு மாடசாமி கோயில்", il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in tamil e modificato da 3 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. 30950 09.2020 |
Globale: N. 7641339 09.2020 |
| Miglior Rango | tamil: N. 426 09.2020 |
Globale: N. 1035747 09.2020 |
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 tamil gli articoli più popolari quel giorno erano: ஆதவ் அர்ஜுனா, ஓமந்தூர் ராமசாமி, நிர்மலா சீதாராமன், காடுவெட்டி குரு, கிணறு, கும்பமேளா, திருக்குறள், அறுபடைவீடுகள், ஈ. வெ. இராமசாமி, விநாயகர் அகவல்.
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
