El artículo "सेन्गाकू मायदा" en Wikipedia en hindi tiene 22 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024).
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Desde la creación del artículo "सेन्गाकू मायदा", , su contenido fue escrito por 5 usuarios registrados de Wikipedia en hindi fue editado por 5 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
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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 49991 02.2015 |
Global: Nº 5042776 03.2020 |
| Mejor rango | hindi: Nº 2576 04.2014 |
Global: Nº 1557047 04.2014 |
El 20 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Francisco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, Liga de Campeones de la UEFA 2024-25, asesinato de Gabrielle Petito, Kylian Mbappé, Liga de Campeones de la UEFA, ChatGPT, Volodímir Zelenski.
En Wikipedia en hindi los artículos más populares de ese día fueron: सम्भाजी, रेखा गुप्ता, शिवाजी, दिल्ली के मुख्यमंत्रियों की सूची, औरंगज़ेब, छावा, सनम तेरी कसम (2016 फ़िल्म), कुम्भ मेला, भारतीय आम चुनाव, 2024, तौहीद हिरदॉय.
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
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.44+2.17+0+6.25+100)$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
