O artigo "अवध के गजेटियर" na Wikipédia em hindi tem 0.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "अवध के गजेटियर", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em hindi e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 2 vezes na Wikipédia em hindi e citado 2 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | hindi: Nº 39236 02.2021 |
Global: Nº 5353804 02.2021 |
| Melhor Posição | hindi: Nº 2542 03.2021 |
Global: Nº 1060823 03.2021 |
Em 20 de fevereiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Papa Francisco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, Liga dos Campeões da UEFA de 2024–25, morte de Gabby Petito, Kylian Mbappé, Liga dos Campeões da UEFA, ChatGPT, Volodymyr Zelenski.
Na Wikipédia em hindi, os artigos mais populares naquele dia foram: सम्भाजी, रेखा गुप्ता, शिवाजी, दिल्ली के मुख्यमंत्रियों की सूची, औरंगज़ेब, छावा, सनम तेरी कसम (2016 फ़िल्म), कुम्भ मेला, भारतीय आम चुनाव, 2024, तौहीद हिरदॉय.
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 agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. 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
