El artículo "शिव कुमार" en Wikipedia en hindi tiene 0.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024).
Desde la creación del artículo "शिव कुमार", , su contenido fue escrito por 21 usuarios registrados de Wikipedia en hindi fue editado por 21 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 45 veces en Wikipedia en hindi y es citado 45 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 16561 09.2018 |
Global: Nº 2143527 09.2018 |
El 27 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Isabel de Baviera, Francisco José I de Austria, Día de Acción de Gracias, Liga de Campeones de la UEFA, Wicked, Gladiator 2, Elon Musk, ChatGPT, Muertes en 2024, Wicked.
En Wikipedia en hindi los artículos más populares de ese día fueron: क्लियोपाट्रा ७, हनुमान चालीसा, भारत का संविधान, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, एकनाथ शिंदे, भीमराव आम्बेडकर, तजिंदर पाल सिंह बग्गा, प्रेमचंद, जय श्री राम, मेवाड़ की शासक वंशावली.
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
