O artigo "ராகபஞ்சரம்" na Wikipédia em tâmil tem 25.8 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 1 referências e 4 seções.
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O artigo é citado 555 vezes na Wikipédia em tâmil (3405º lugar) e citado 555 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 | tâmil: Nº 22215 02.2010 |
Global: Nº 6794464 02.2010 |
| Melhor Posição | tâmil: Nº 1934 07.2023 |
Global: Nº 859648 02.2011 |
Em 6 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, Colégio eleitoral dos Estados Unidos, Presidente dos Estados Unidos, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2016, Melania Trump, lista de presidentes dos Estados Unidos, Joe Biden.
Na Wikipédia em tâmil, os artigos mais populares naquele dia foram: முகுந்த் வரதராஜன், கமலா ஆரிசு, டோனால்ட் டிரம்ப், ஜவகர்லால் நேரு, சூரசம்ஹாரம், அறுபடைவீடுகள், சுப்பிரமணிய பாரதி, மூவேந்தர், ஐம்பெருங் காப்பியங்கள், பாரசீகப் பேரரசு.
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
