O artigo "Szerbia összeomlása 1915-ben" na Wikipédia em húngaro tem 56 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 50 referências e 14 seções.
Desde a criação do artigo "Szerbia összeomlása 1915-ben", seu conteúdo foi escrito por 10 usuários cadastrados na Wikipédia em húngaro e editado por 10 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 12 vezes na Wikipédia em húngaro e citado 12 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 23753 10.2010 |
Global: Nº 2531668 10.2010 |
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
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
