O artigo "Vági István (labdarúgó)" na Wikipédia em húngaro tem 3.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 3 seções.
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O artigo é citado 102 vezes na Wikipédia em húngaro e citado 102 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 86232 12.2012 |
Global: Nº 5275709 07.2011 |
| Melhor Posição | húngaro: Nº 4163 12.2018 |
Global: Nº 820759 12.2018 |
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 húngaro, os artigos mais populares naquele dia foram: 2024-es amerikai elnökválasztás, Donald Trump, Kamala Harris, Viktor Gyökeres, Az Amerikai Egyesült Államok elnökeinek listája, Melania Trump, Republikánus Párt (Amerikai Egyesült Államok), Az Amerikai Egyesült Államok elektori kollégiuma, J. D. Vance, 2020-as 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
