O artigo "Gustav Vacek" na Wikipédia em tcheco tem 18.2 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 3 referências e 6 seções.
Desde a criação do artigo "Gustav Vacek", seu conteúdo foi escrito por 10 usuários cadastrados na Wikipédia em tcheco e editado por 10 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 16 vezes na Wikipédia em tcheco e citado 16 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 novembro de 2023 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | tcheco: Nº 1519 01.2021 |
Global: Nº 346524 01.2021 |
Em 4 de agosto de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Novak Đoković, Jogos Olímpicos de Verão de 2024, Imane Khelif, Santa Lúcia, Carlos Alcaraz, Simone Biles, Usain Bolt, 100 metros, Medalhistas olímpicos do tênis, Deadpool & Wolverine.
Na Wikipédia em tcheco, os artigos mais populares naquele dia foram: Novak Djoković, Carlos Alcaraz, Marie Antoinetta, Letní olympijské hry 2024, Jarmila Kratochvílová, Katie Ledecká, Kateřina Siniaková, Simone Bilesová, Svatá Lucie, Roger Federer.
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 novembro de 2023. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de outubro de 2023. 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
