O artigo "Drobna Kopa" na Wikipédia em polonês tem 23.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 4 referências e 3 seções.
Desde a criação do artigo "Drobna Kopa", seu conteúdo foi escrito por 4 usuários cadastrados na Wikipédia em polonês e editado por 4 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 95 vezes na Wikipédia em polonês e citado 95 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
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 | polonês: Nº 327437 08.2017 |
Global: Nº 5293340 10.2016 |
| Melhor Posição | polonês: Nº 8085 01.2016 |
Global: Nº 608331 01.2016 |
Em 25 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Na Wikipédia em polonês, os artigos mais populares naquele dia foram: Marcin Wicha, Madison Keys, Jacek Siewiera, Donald Trump, Aryna Sabalenka, Elon Musk, Melania Trump, Radio Nowy Świat, Roman Karkosik, Katarzyna Kotula.
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
