O artigo "Kurt Taussig" na Wikipédia em tcheco tem 29.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 12 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "Kurt Taussig", seu conteúdo foi escrito por 9 usuários cadastrados na Wikipédia em tcheco e editado por 9 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 76 vezes na Wikipédia em tcheco e citado 76 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 14386 03.2023 |
Global: Nº 1338307 03.2023 |
| Melhor Posição | tcheco: Nº 1956 09.2019 |
Global: Nº 408186 06.2020 |
Em 1 de fevereiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble (2025), Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Pérez.
Na Wikipédia em tcheco, os artigos mais populares naquele dia foram: Freddie Mercury, Queen, Josef Alois Náhlovský, Ondřej Měšťák, Jan Werich, Radek Štěpánek, Tomáš Berdych, Jan Měšťák, Mardoša, Brian May.
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
