L'articolo "ہرسکھ جگنیشور بھٹ" nella Wikipedia in urdu ha 14.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "ہرسکھ جگنیشور بھٹ", il suo contenuto è stato scritto da 1 utenti registrati di Wikipedia in urdu e modificato da 1 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in urdu e citato 1 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. 39331 06.2020 |
Globale: N. 11186203 06.2020 |
Il 15 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, Elon Musk, seconda stagione di Squid Game, morti nel 2025, ChatGPT, Nosferatu, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Groenlandia.
Nella Wikipedia in urdu gli articoli più popolari quel giorno erano: علی ابن ابی طالب, جعفر صادق, انا لله و انا الیه راجعون, عائشہ بنت ابی بکر, زینب بنت علی, علی ابن ابی طالب کی جائے پیدائش, پاکستان, غازی سید سالار مسعود, معراج, ابوبکر صدیق.
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
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.24+0.86+0+0+71.57)$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
