Artykuł "नौका डूबी (1947 फ़िल्म)" w hindi Wikipedii posiada 1.4 punktów za jakość (stan na 1 sierpnia 2024 roku).
Od czasu utworzenia artykułu "नौका डूबी (1947 फ़िल्म)" jego treść była napisana przez 9 zarejestrowanych użytkowników hindi Wikipedii oraz edytowana przez 9 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 3 razy w hindi Wikipedii oraz cytowany 3 razy we wszystkich wersjach językowych.
Najwyższe zainteresowanie autorów od 2001 roku:
Najwyższa popularność w rankingu od 2008 roku:
Dla danego artykułu znaleziona 1 wersja językowa w bazie danych WikiRank (z 55 rozpatrywanych wersji językowych Wikipedii).
Dane z dnia 1 sierpnia 2024 roku.
| Najlepsza pozycja | Hindi: Nr 21999 07.2010 |
Globalny: Nr 3684499 11.2018 |
| Najlepsza pozycja | Hindi: Nr 1358 10.2022 |
Globalny: Nr 884389 10.2022 |
W dniu 12 listopada 2024 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, wybory prezydenckie w Stanach Zjednoczonych w 2024 roku, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, zmarli w roku 2024.
W hindi Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: खाटूश्यामजी, क्लियोपाट्रा ७, तुलसी विवाह, हनुमान चालीसा, भारत के राज्य तथा केन्द्र-शासित प्रदेश, मधुमक्खी पालन, झारखण्ड विधानसभा, बर्बरीक, हिन्दी की गिनती, प्रदूषण.
Projekt WikiRank jest przeznaczony do automatycznej względnej oceny artykułów w różnych wersjach językowych Wikipedii. Obecnie WikiRank pozwala porównywać ponad 44 mln artykułów Wikipedii w 55 językach. Wskaźniki jakośći artykułu są oparte na kopii zapasowej Wikipedia (stan na sierpień 2024). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w lipcu 2024 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za lipcu 2024 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2023... Więcej informacji
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(0.71+0+0+6.25+0)$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
