Artikel "Árva János" in der ungarischen Wikipedia hat 17.8 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 12 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "Árva János" von 1 Autoren in der ungarischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "Árva János" wurde sein Inhalt von 5 registrierten Benutzern der ungarischen Wikipedia verfasst und von 5 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 34 Mal in der ungarischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 34 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 | Ungarische: Nr. 72689 08.2020 |
Global: Nr. 4994163 08.2020 |
| Bester Rang | Ungarische: Nr. 5979 12.2022 |
Global: Nr. 876587 12.2022 |
Am 27. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Elisabeth von Österreich-Ungarn, Franz Joseph I., Thanksgiving, Champions League, Wicked, Gladiator II, Elon Musk, ChatGPT, Nekrolog 2024, Wicked – Die Hexen von Oz.
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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
