Artikel "Laďa Kerndl" in der tschechischen Wikipedia hat 4.9 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 0 Referenzen und 3 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "Laďa Kerndl" von 1 Autoren in der tschechischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "Laďa Kerndl" wurde sein Inhalt von 14 registrierten Benutzern der tschechischen Wikipedia verfasst und von 14 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 25 Mal in der tschechischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 25 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. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Tschechische: Nr. 2934 08.2023 |
Global: Nr. 549566 01.2022 |
| Bester Rang | Tschechische: Nr. 1594 05.2012 |
Global: Nr. 307177 05.2012 |
Am 20. Februar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Franziskus, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, UEFA Champions League 2024/25, Fall Gabby Petito, Kylian Mbappé, Champions League, ChatGPT, Wolodymyr Selenskyj.
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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 August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
