O artigo "Nagydobronyi Református Líceum" na Wikipédia em húngaro tem 4.2 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 4 seções. O artigo também contém modelo de falha de qualidade, que reduz o índice de qualidade.
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O artigo é citado 2 vezes na Wikipédia em húngaro 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 | húngaro: Nº 48652 01.2008 |
Global: Nº 3261423 01.2008 |
| Melhor Posição | húngaro: Nº 1415 12.2007 |
Global: Nº 334893 12.2007 |
Em 3 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Campeonato Mundial de Fórmula 1 de 2024, The Substance, Kemi Badenoch, mortes em 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
Na Wikipédia em húngaro, os artigos mais populares naquele dia foram: 2024-es amerikai elnökválasztás, Szörényi Szabolcs, Hadas Krisztina, Szörényi Levente, Michael Schumacher, Kamala Harris, Kakuk György, 2024-es választások az Amerikai Egyesült Államokban, Berki Krisztián (médiaszereplő), Sztárbox.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(4.23+0+0+19.05+0)-0.47$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
