O artigo "तावड़ू" na Wikipédia em hindi tem 0.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo também contém modelo de falha de qualidade, que reduz o índice de qualidade.
Desde a criação do artigo "तावड़ू", seu conteúdo foi escrito por 3 usuários cadastrados na Wikipédia em hindi e editado por 3 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | hindi: Nº 23801 07.2021 |
Global: Nº 2626165 07.2021 |
Em 19 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator II, Dia Internacional do Homem, Liga das Nações da UEFA de 2024–25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, mortes em 2024.
Na Wikipédia em hindi, os artigos mais populares naquele dia foram: क्लियोपाट्रा ७, रानी लक्ष्मीबाई, बिरसा मुंडा, हनुमान चालीसा, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, गोधरा काण्ड, इन्दिरा गांधी, स्वरा भास्कर, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, खाटूश्यामजी.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(3.17+0+0+0+0)-0.03$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
