Artikel "Madarász Éva" in der ungarischen Wikipedia hat 24.2 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 1 Referenzen und 14 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "Madarász Éva" von 1 Autoren in der ungarischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "Madarász Éva" wurde sein Inhalt von 40 registrierten Benutzern der ungarischen Wikipedia verfasst und von 40 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 327 Mal in der ungarischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 327 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. 2199 02.2022 |
Global: Nr. 573969 02.2022 |
| Bester Rang | Ungarische: Nr. 94 04.2016 |
Global: Nr. 154570 04.2016 |
Am 25. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu – Der Untote, Karla Sofía Gascón.
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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
