O artigo "Nepomuki Szent János-kápolna (Baja)" na Wikipédia em húngaro tem 7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 2 seções.
Desde a criação do artigo "Nepomuki Szent János-kápolna (Baja)", seu conteúdo foi escrito por 4 usuários cadastrados na Wikipédia em húngaro e editado por 4 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 5 vezes na Wikipédia em húngaro e citado 5 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 32316 02.2015 |
Global: Nº 3037495 02.2015 |
| Melhor Posição | húngaro: Nº 12700 03.2012 |
Global: Nº 879951 03.2012 |
Em 23 de agosto de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Kamala Harris, Mike Lynch, Robert F. Kennedy Jr., Alain Delon, Alien: Romulus, İlkay Gündoğan, Black Myth: Wukong, Cristiano Ronaldo, Shyamala Gopalan, mortes em 2024.
Na Wikipédia em húngaro, os artigos mais populares naquele dia foram: Győrffy Balázs (politikus), Alain Delon, Romy Schneider, Szegedi Ferenc, Augusztus 23., Pathó István (színművész, 1935), Majomhimlő, Csézy, Magyarország, Augusztus 20-i nemzeti ünnep.
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
