El artículo "2016 Greater Hyderabad Municipal Corporation election" en Wikipedia en inglés tiene 46.5 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 6 referencias y 7 secciones.
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El artículo es citado 5 veces en Wikipedia en inglés y es citado 5 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | inglés: Nº 388838 11.2023 |
Global: Nº 660782 11.2023 |
| Mejor rango | inglés: Nº 34727 11.2022 |
Global: Nº 146497 11.2022 |
El 7 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, muertes en 2025, Carlos Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
En Wikipedia en inglés los artículos más populares de ese día fueron: Belle Gibson, Elon Musk, Sterling Sharpe, Vidaamuyarchi, Bianca Censori, United States Agency for International Development, Karoline Leavitt, Severance (TV series), Irv Gotti, Deaths in 2025.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
