El artículo "कच्ची बिरयानी" en Wikipedia en hindi tiene 1.5 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo también contiene una plantilla de defectos de calidad, que reducen el nivel de calidad.
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El artículo es citado 219 veces en Wikipedia en hindi (7906º lugar) y es citado 219 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 | hindi: Nº 13091 09.2009 |
Global: Nº 4419059 03.2020 |
| Mejor rango | hindi: Nº 4012 04.2020 |
Global: Nº 1516989 09.2009 |
El 26 de diciembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: El juego del calamar, Boxing Day, Terremoto y tsunami del Océano Índico de 2004, Anexo:Segunda temporada de El juego del calamar, Janucá, Azerbaijan Airlines Flight 8243, Isabel de Baviera, Nosferatu, Mufasa: El Rey León, Gladiator 2.
En Wikipedia en hindi los artículos más populares de ese día fueron: मनमोहन सिंह, दासुन शनाका, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, हनुमान चालीसा, गुरु गोबिन्द सिंह, अटल बिहारी वाजपेयी, चार साहिबज़ादे, क्लियोपाट्रा ७, उधम सिंह, पुष्पा 2: द रूल.
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
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.16+0+6.67+0+0)-0.08$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
