El artículo “उदारीकरण, निजीकरण और वैश्वीकरण” en Wikipedia en hindi tiene 17.6 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 0 referencias y 9 secciones. El artículo también contiene plantillas que señalan deficiencias de calidad, por lo que su puntuación se redujo en 0,93 puntos.
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El artículo es citado 48 veces en Wikipedia en hindi y es citado 48 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | hindi: Nº 466 04.2021 |
Global: Nº 169937 12.2021 |
El 7 de octubre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Monster: The Original Monster, Greta Thunberg, Richard Speck, Psicosis, ChatGPT, Charlie Hunnam.
En Wikipedia en hindi los artículos más populares de ese día fueron: 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.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(29.42+0+7.14+56.25+0)-0.93$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
