Artikel "Krupanidhi Group of Institutions" in der englischen Wikipedia hat 25.2 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 8 Referenzen und 3 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
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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. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Englische: Nr. 819785 06.2022 |
Global: Nr. 1381806 06.2022 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 22685 09.2017 |
Global: Nr. 96455 09.2017 |
Am 3. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Formel-1-Weltmeisterschaft 2024, The Substance, Kemi Badenoch, Nekrolog 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 2024 United States presidential election, Kemi Badenoch, Chappell Roan, Bhool Bhulaiyaa 3, Singham Again, Kamala Harris, John Mulaney, Mukund Varadarajan, Rodney Alcala, 2020 United States presidential election.
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 August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 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
