L'articolo "Magyar szólások és közmondások szótára" nella Wikipedia in ungherese ha 3.8 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 3 sezioni.
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Magyar szólások és közmondások szótára è al 196° posto nella classifica locale dei libri nella Wikipedia in ungherese in tutto il tempo.
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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. 885 09.2009 |
Globale: N. 417926 09.2009 |
| Miglior Rango | ungherese: N. 3368 02.2017 |
Globale: N. 505529 10.2010 |
Il 24 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Libano, Hezbollah, Lyle and Erik Menendez, Sean Combs, seconda stagione di Monster, ChatGPT, morti nel 2024, Linkin Park, Thunderbolts, 24 settembre.
Nella Wikipedia in ungherese gli articoli più popolari quel giorno erano: Lyle és Erik Menendez, Az Árulók – Gyilkosság a kastélyban, wiki.phtml, SS Great Eastern, Torghelle Sándor, Sáfrány Emese, Linda (televíziós sorozat), Magyarország, Szeptember 24., Yaakobishvili Áron.
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
