El artículo “सेन्टर फॉर सोशिअल अक्ट्श्न्” en Wikipedia en hindi tiene 12.2 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 0 referencias y 7 secciones.
Desde la creación del artículo “सेन्टर फॉर सोशिअल अक्ट्श्न्”, , su contenido fue escrito por 2 usuarios registrados de Wikipedia en hindi fue editado por 2 usuarios registrados de Wikipedia 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 20942 11.2016 |
Global: Nº 4703095 09.2019 |
El 26 de septiembre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Claudia Cardinale, The Battle of Baktan Cross, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, muertes en 2025, Benjamín Netanyahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
En Wikipedia en hindi los artículos más populares de ese día fueron: बिहार विधानसभा चुनाव, 2025, सोनम वांगचुक, स्कंदमाता, जुबिन गर्ग, नवरात्र, भगत सिंह, भारत के प्रधान मंत्रियों की सूची, ब्लू (2009 फ़िल्म), कूष्माण्डा, अभिषेक शर्मा.
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
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(17.42+0+0+43.75+0)$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
