O artigo "वैद्य श्रीराम शर्मा" na Wikipédia em hindi tem 22 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "वैद्य श्रीराम शर्मा", seu conteúdo foi escrito por 7 usuários cadastrados na Wikipédia em hindi e editado por 7 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 29 vezes na Wikipédia em hindi e citado 29 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 14549 07.2010 |
Global: Nº 4855561 03.2020 |
| Melhor Posição | hindi: Nº 1598 12.2013 |
Global: Nº 1391471 04.2009 |
Em 12 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, mortes em 2024.
Na Wikipédia em hindi, os artigos mais populares naquele dia foram: खाटूश्यामजी, क्लियोपाट्रा ७, तुलसी विवाह, हनुमान चालीसा, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, मधुमक्खी पालन, झारखण्ड विधानसभा, बर्बरीक, हिन्दी की गिनती, प्रदूषण.
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
