O artigo "Arany Oroszlán Gyógyszertár (Budapest)" na Wikipédia em húngaro tem 1.3 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025).
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O artigo "Arany Oroszlán Gyógyszertár (Budapest)" está em 265º lugar no ranking local de lojas na Wikipédia em húngaro em todo o tempo.
O artigo é citado 3 vezes na Wikipédia em húngaro e citado 3 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 | húngaro: Nº 178330 09.2017 |
Global: Nº 9424230 09.2017 |
| Melhor Posição | húngaro: Nº 16372 05.2017 |
Global: Nº 1540036 05.2011 |
Em 12 de agosto de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, mortes em 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe, Liga dos Campeões da UEFA de 2025–26.
Na Wikipédia em húngaro, os artigos mais populares naquele dia foram: Pápaszemes pingvin, Távol Afrikától, Armand Duplantis, Angyalbőrben, Harsányi Levente, Perseidák, Robbie Keane, Kisváros (televíziós sorozat), Gyulai István (atléta), Alaszka.
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
