L'articolo "Szentháromság (Gaddi-kép)" nella Wikipedia in ungherese ha 16.8 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 2 riferimenti e 3 sezioni.
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Szentháromság (Gaddi-kép) è al 181° posto nella classifica locale dei dipinti nella Wikipedia in ungherese in tutto il tempo.
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. 157481 05.2024 |
Globale: N. 8884138 05.2024 |
| Miglior Rango | ungherese: N. 5574 03.2024 |
Globale: N. 858112 03.2024 |
Il 25 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abdukodir Khusanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Nella Wikipedia in ungherese gli articoli più popolari quel giorno erano: 2025-ös férfi kézilabda-világbajnokság, A brutalista, Lukáts Andor, Macska a forró bádogtetőn (színdarab), Donald Trump, Miller Zoltán, Vágó Bernadett, Bob herceg (film, 1972), Futni mentem, Arina Szjarhejevna Szabalenka.
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
