Este libro es el 76º más popular en Wikipedia en hindi. El artículo "काव्यप्रकाश" en Wikipedia en hindi tiene 19.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 3 referencias y 4 secciones.
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काव्यप्रकाश está en el 76º lugar está en el libros en Wikipedia en hindi en todo el tiempo.
El artículo es citado 27 veces en Wikipedia en hindi y es citado 27 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 1792 01.2008 |
Global: Nº 316852 08.2021 |
El 19 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator 2, Día Internacional del Hombre, Liga de las Naciones de la UEFA 2024-25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, Muertes en 2024.
En Wikipedia en hindi los artículos más populares de ese día fueron: क्लियोपाट्रा ७, रानी लक्ष्मीबाई, बिरसा मुंडा, हनुमान चालीसा, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, गोधरा काण्ड, इन्दिरा गांधी, स्वरा भास्कर, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, खाटूश्यामजी.
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
