O artigo "Bezirk Böhmisch Leipa (Königreich Böhmen)" na Wikipédia em alemão tem 27 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 7 referências e 5 seções.
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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 | alemão: Nº 603183 01.2016 |
Global: Nº 4049554 01.2016 |
| Melhor Posição | alemão: Nº 18781 12.2012 |
Global: Nº 347897 12.2012 |
Em 6 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, Colégio eleitoral dos Estados Unidos, Presidente dos Estados Unidos, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2016, Melania Trump, lista de presidentes dos Estados Unidos, Joe Biden.
Na Wikipédia em alemão, os artigos mais populares naquele dia foram: Donald Trump, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2020, Liste der Präsidenten der Vereinigten Staaten, Kamala Harris, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2016, Wahlen in den Vereinigten Staaten 2024, Swing State, Präsident der Vereinigten Staaten, Christian Lindner.
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
