O artigo "Farní sbor Českobratrské církve evangelické v Prosetíně u Bystřice nad Pernštejnem" na Wikipédia em tcheco tem 3.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 2 seções.
Desde a criação do artigo "Farní sbor Českobratrské církve evangelické v Prosetíně u Bystřice nad Pernštejnem", seu conteúdo foi escrito por 4 usuários cadastrados na Wikipédia em tcheco e editado por 4 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
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A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
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A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | tcheco: Nº 148456 09.2010 |
Global: Nº 6235456 09.2010 |
| Melhor Posição | tcheco: Nº 18229 05.2023 |
Global: Nº 870173 09.2014 |
Em 26 de outubro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Ilia Topuria, Lyle e Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Na Wikipédia em tcheco, os artigos mais populares naquele dia foram: Marta Dancingerová, Jiří Ježek (cyklista), Richard Hes, Oskar Hes, Patrik Hartl, Jana Paulová, StarDance …když hvězdy tančí, Ta Thuy Dung, Josef Dostál (kajakář), Martina Ptáčková.
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 agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
