O artigo "मेंधा (लेखा)" na Wikipédia em hindi tem 55.9 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 11 referências e 18 seções.
Desde a criação do artigo "मेंधा (लेखा)", seu conteúdo foi escrito por 2 usuários cadastrados na Wikipédia em hindi e editado por 2 usuários registrados da Wikipédia 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | hindi: Nº 48765 01.2025 |
Global: Nº 6552691 01.2024 |
| Melhor Posição | hindi: Nº 4816 10.2023 |
Global: Nº 2029802 10.2023 |
Em 12 de agosto de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, mortes em 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe, Liga dos Campeões da UEFA de 2025–26.
Na Wikipédia em hindi, os artigos mais populares naquele dia foram: स्वतंत्रता दिवस (भारत), भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, बिहार विधानसभा चुनाव, 2025, प्रेमानंद गोविंद शरण, भारत का ध्वज, प्रेमानंद गोविंद शरण जी महाराज, हनुमान चालीसा, जन्माष्टमी, खाटूश्यामजी, हिन्दी की गिनती.
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 julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
