O artigo "فہرست شمالی امریکہ کی خود مختار ریاستیں اور تابع علاقہ جات بلحاظ کثافت آبادی" na Wikipédia em urdu tem 2.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "فہرست شمالی امریکہ کی خود مختار ریاستیں اور تابع علاقہ جات بلحاظ کثافت آبادی", seu conteúdo foi escrito por 1 usuários cadastrados na Wikipédia em urdu e editado por 1 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 8 vezes na Wikipédia em urdu e citado 8 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
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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 | urdu: Nº 21167 08.2017 |
Global: Nº 9267159 04.2016 |
| Melhor Posição | urdu: Nº 1090 09.2014 |
Global: Nº 1010051 02.2018 |
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 urdu, os artigos mais populares naquele dia foram: یوم جمہوریہ بھارت, معراج, بھارت, موسی بن جعفر, جمہوریت, دوسری جنگ عظیم, انا لله و انا الیه راجعون, یوم آزادی بھارت, ہندوستان, آئین ہند.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(3.01+0+5+3.7+0)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
