O artigo "பரணி" na Wikipédia em tâmil tem 0.2 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "பரணி", seu conteúdo foi escrito por 2 usuários cadastrados na Wikipédia em tâmil e editado por 2 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 19 vezes na Wikipédia em tâmil e citado 19 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 814 10.2010 |
Global: Nº 1140785 01.2024 |
| Melhor Posição | tâmil: Nº 4459 01.2019 |
Global: Nº 2208073 01.2019 |
Em 25 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Na Wikipédia em tâmil, os artigos mais populares naquele dia foram: குடியரசு நாள் (இந்தியா), பத்ம பூசண், பத்ம பூசண் விருது பெற்ற தமிழர் பட்டியல், இந்திய அரசியலமைப்பு, அம்பேத்கர், ஈ. வெ. இராமசாமி, இந்தியக் குடியரசுத் தலைவர்களின் பட்டியல், கும்பமேளா, இந்திய தேசியக் கொடி, திருக்குறள்.
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
