Koshy - página de desambiguación de Wikimedia. El artículo "Koshy" en Wikipedia en inglés tiene 1.8 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024).
Desde la creación del artículo "Koshy", , su contenido fue escrito por 12 usuarios registrados de Wikipedia en inglés fue editado por 12 usuarios registrados de Wikipedia 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 719315 01.2021 |
Global: Nº 1248291 01.2021 |
| Mejor rango | inglés: Nº 139152 04.2023 |
Global: Nº 415066 04.2023 |
El 23 de agosto de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Kamala Harris, Mike Lynch, Robert F. Kennedy Jr., Alain Delon, Alien: Romulus, İlkay Gündoğan, Black Myth: Wukong, Cristiano Ronaldo, Shyamala Gopalan, Muertes en 2024.
En Wikipedia en inglés los artículos más populares de ese día fueron: Kamala Harris, Donald J. Harris, Maya Harris, Meena Harris, Shyamala Gopalan, Robert F. Kennedy Jr., Mike Lynch (businessman), Central Park jogger case, Adam Kinzinger, Ella Emhoff.
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
