O artigo "Savitree Srichure" na Wikipédia em inglês tem 6.8 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023).
Desde a criação do artigo "Savitree Srichure", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 8 vezes na Wikipédia em inglês e citado 8 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de novembro de 2023 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | inglês: Nº 3456051 04.2009 |
Global: Nº 6209145 04.2009 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 314539 03.2019 |
Global: Nº 738387 03.2019 |
Em 21 de agosto de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Kamala Harris, Alain Delon, Barack Obama, Jennifer Lopez, Alien: Romulus, Black Myth: Wukong, Ben Affleck, İlkay Gündoğan, mortes em 2024, Douglas Emhoff.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: Doug Emhoff, Kamala Harris, Mike Lynch (businessman), Barack Obama, Jennifer Lopez, Ella Emhoff, Stree 2, Michelle Obama, Black Myth: Wukong, Ben Affleck.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de novembro de 2023. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de outubro de 2023. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
