Der Artikel „नालंदा (गैर-सरकारी संगठन)“ in der hindi Wikipedia hat 19.8 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 3 Abschnitte. Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 1,04 Punkte verringert.
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Der Artikel wird 4 Mal in der hindi Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 4 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Hindi: Nr. 8835 07.2012 |
Global: Nr. 4811817 07.2012 |
| Bester Rang | Hindi: Nr. 78 07.2012 |
Global: Nr. 307235 07.2012 |
Am 7. Oktober 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Monster/Staffel 3, Greta Thunberg, Richard Speck, Psycho, ChatGPT, Charlie Hunnam.
In der hindi Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: बिहार विधानसभा चुनाव, 2025, वाल्मीकि, आदर्श चुनाव आचार संहिता, भूषण रामकृष्ण गवई, बिहार विधानसभा चुनाव, 2020, प्रशांत किशोर, करवा चौथ, राष्ट्रीय स्वयंसेवक संघ, मिया खलीफ़ा, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
