L'articolo "مخالفت ثقات (اصطلاح حدیث)" nella Wikipedia in urdu ha 21.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "مخالفت ثقات (اصطلاح حدیث)", il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in urdu e modificato da 3 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 65 volte nella Wikipedia in urdu e citato 65 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. 5924 06.2022 |
Globale: N. 4666740 06.2022 |
| Miglior Rango | urdu: N. 1763 06.2015 |
Globale: N. 864694 06.2015 |
Il 25 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abdukodir Khusanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Nella Wikipedia in urdu gli articoli più popolari quel giorno erano: یوم جمہوریہ بھارت, معراج, بھارت, موسی بن جعفر, جمہوریت, دوسری جنگ عظیم, انا لله و انا الیه راجعون, یوم آزادی بھارت, ہندوستان, آئین ہند.
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
