L'articolo "26A busz (Pécs)" nella Wikipedia in ungherese ha 7.4 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 4 sezioni.
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L'articolo è citato 168 volte nella Wikipedia in ungherese e citato 168 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | ungherese: N. 61161 02.2009 |
Globale: N. 4088415 02.2009 |
| Miglior Rango | ungherese: N. 3465 10.2016 |
Globale: N. 824636 06.2010 |
Il 26 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ilia Topuria, Lyle and Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Nella Wikipedia in ungherese gli articoli più popolari quel giorno erano: Törőcsik Franciska, Südi Iringó, Dancing with the Stars (Magyarország, ötödik évad), PSG Ogli, Mihályfi Balázs, Dancing with the Stars (Magyarország), Vomberg Frigyes/Új, Hosszú Katinka, Halloween, 2024-es amerikai elnökválasztás.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
