O artigo "Josef Jura" na Wikipédia em tcheco tem 28.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 16 referências e 4 seções.
Desde a criação do artigo "Josef Jura", 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 6 vezes na Wikipédia em tcheco e citado 6 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | tcheco: Nº 166917 04.2012 |
Global: Nº 6323984 04.2012 |
| Melhor Posição | tcheco: Nº 1462 08.2018 |
Global: Nº 310444 08.2018 |
Em 10 de outubro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Han Kang, Lyle e Erik Menendez, Rafael Nadal, Diddy, George Baldock, Ratan Tata, Furacão Katrina, Furacão Milton, Joker: Folie à Deux, Ethel Skakel Kennedy.
Na Wikipédia em tcheco, os artigos mais populares naquele dia foram: Protiva (rapper), Klub 27, Lyle a Erik Menéndezovi, Eva Pavlová, Gerhard Richter, Hřib kovář, Sean Combs, Jan Žižka, Rafael Nadal, Petr Pavel.
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
