O artigo "Seznam juniorských mistrů světa v orientačním běhu – sprint" na Wikipédia em tcheco tem 9.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 1 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "Seznam juniorských mistrů světa v orientačním běhu – sprint", seu conteúdo foi escrito por 4 usuários cadastrados na Wikipédia em tcheco e editado por 4 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 2 vezes na Wikipédia em tcheco e citado 2 vezes em todos os idiomas.
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 122676 06.2010 |
Global: Nº 5514409 06.2010 |
| Melhor Posição | tcheco: Nº 5676 11.2016 |
Global: Nº 527643 11.2016 |
Em 25 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Na Wikipédia em tcheco, os artigos mais populares naquele dia foram: Ladislav Vízek, Albert Černý (hudebník), Mahulena Bočanová, Thomas Edward Lawrence, Barbora Podzimková, Charlie Straight, Jiří Kodet, Grónsko, Madison Keysová, Chantal Poullain.
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
