Artikel "जगनिक" in der hindi Wikipedia hat 1.9 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024).
Seit der Erstellung des Artikels "जगनिक" wurde sein Inhalt von 16 registrierten Benutzern der hindi Wikipedia verfasst und von 16 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 10 Mal in der hindi Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 10 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. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Hindi: Nr. 4286 02.2022 |
Global: Nr. 602193 02.2022 |
| Bester Rang | Hindi: Nr. 189 02.2021 |
Global: Nr. 228268 02.2021 |
Am 15. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Elon Musk, Squid Game/Staffel 2, Nekrolog 2025, ChatGPT, Nosferatu – Der Untote, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Grönland.
In der hindi Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: कुम्भ मेला, हनुमान चालीसा, भारतेन्दु युग, मैथिलीशरण गुप्त, छायावाद, महावीर प्रसाद द्विवेदी, नागा साधु, यशोधरा (काव्य), क्लियोपाट्रा ७, मकर संक्रान्ति.
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
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(3.33+0+0+6.25+0)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
