L'articolo "واکایاما" nella Wikipedia in urdu ha 9.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "واکایاما", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in urdu e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 12 volte nella Wikipedia in urdu e citato 12 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 | urdu: N. 7339 02.2008 |
Globale: N. 4570505 01.2008 |
| Miglior Rango | urdu: N. 809 01.2014 |
Globale: N. 1830958 02.2014 |
Il 24 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Libano, Hezbollah, Lyle and Erik Menendez, Sean Combs, seconda stagione di Monster, ChatGPT, morti nel 2024, Linkin Park, Thunderbolts, 24 settembre.
Nella Wikipedia in urdu gli articoli più popolari quel giorno erano: محمد بن عبد اللہ, جنگ آزادی ہند 1857ء, انا لله و انا الیه راجعون, محمد اقبال, پاکستان, غزوہ بدر, غزوہ خندق, سید احمد خان, قرآن, مرزا غالب.
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
