Artikel "Jatt Te Dogar" in der englischen Wikipedia hat 29.8 Punkte für Qualität (Stand 1. November 2023). Der Artikel enthält 15 Referenzen und 4 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "Jatt Te Dogar" wurde sein Inhalt von 16 registrierten Benutzern der englischen Wikipedia verfasst und von 16 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 6 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 6 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. November 2023 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Englische: Nr. 733868 03.2020 |
Global: Nr. 1252201 03.2020 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 153268 09.2015 |
Global: Nr. 438612 09.2015 |
Am 16. Mai 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Yasuke, Neukaledonien, Slowakei, Robert Fico, Bridgerton, YouTube, ChatGPT, Nekrolog 2024, Planet der Affen, 16. Mai.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Yasuke, Harrison Butker, Robert Fico, Bridgerton, Deaths in 2024, Joyce Vincent, Hank Adams, It Ends with Us, YouTube, New Caledonia.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom November 2023. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Oktober 2023 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
