O artigo "A görög honvédelmi kormány hadüzenete (1916)" na Wikipédia em húngaro tem 8.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "A görög honvédelmi kormány hadüzenete (1916)", seu conteúdo foi escrito por 8 usuários cadastrados na Wikipédia em húngaro e editado por 8 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 11 vezes na Wikipédia em húngaro e citado 11 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 | húngaro: Nº 129259 10.2015 |
Global: Nº 6937128 08.2012 |
| Melhor Posição | húngaro: Nº 3324 09.2022 |
Global: Nº 706368 10.2013 |
Em 12 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, mortes em 2024.
Na Wikipédia em húngaro, os artigos mais populares naquele dia foram: S.E.R.E.G., Márton-napi népszokások, Nemere István, Donald Trump, Simon Attila (labdarúgó, 1983), November 12., Csórics Balázs, Megan Fox, Magyarország, 2024-es amerikai elnökválasztás.
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
