O artigo “फेरियल इस्माइल अशरफ” na Wikipédia em hindi tem 3.4 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025).
Desde a criação do artigo “फेरियल इस्माइल अशरफ”, seu conteúdo foi escrito por 4 usuários cadastrados na Wikipédia em hindi e editado por 4 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 1 vezes na Wikipédia em hindi e citado 1 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | hindi: Nº 45824 03.2020 |
Global: Nº 4520543 03.2020 |
| Melhor Posição | hindi: Nº 1415 03.2020 |
Global: Nº 551403 03.2020 |
Em 7 de outubro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, The Original Monster, Greta Thunberg, Richard Speck, Psycho, ChatGPT, Charlie Hunnam.
Na Wikipédia em hindi, os artigos mais populares naquele dia foram: 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.
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 julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
