L'article "Josef Tajčner" sur Wikipédia en tchèque a 4.7 points pour la qualité (au 1 août 2024). L'article contient 0 références et 4 sections.
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Depuis la création de l'article "Josef Tajčner", son contenu a été rédigé par 4 utilisateurs enregistrés de Wikipédia en tchèque et édité par 4 utilisateurs Wikipédia enregistrés dans toutes les langues.
L'article est cité 12 fois dans Wikipédia en tchèque et cité 12 fois dans toutes les langues.
Le rang d’intérêt des auteurs le plus élevé depuis 2001:
Le classement de popularité le plus élevé depuis 2008:
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L'évaluation de la qualité et de la popularité est basée sur les dumps Wikipédia du 1 août 2024 (y compris l'historique des révisions et les pages vues des années précédentes).
| Meilleur rang | tchèque: n° 155359 04.2014 |
Mondial: n° 6688014 04.2014 |
| Meilleur rang | tchèque: n° 4881 04.2014 |
Mondial: n° 462509 04.2014 |
Au 20 février 2025 sur Wikipédia multilingue, les internautes lisent le plus souvent des articles sur les thèmes suivants: François, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, Ligue des champions de l'UEFA 2024-2025, meurtre de Gabby Petito, Kylian Mbappé, Ligue des champions de l'UEFA, ChatGPT, Volodymyr Zelensky.
Sur Wikipédia en tchèque, les articles les plus populaires ce jour-là étaient: Klokan quokka, Zuzana Hejnová, Karel Kryl, Sara Sandeva, Rudolf Hrušínský nejmladší, Markéta Pekarová Adamová, Jakub Prachař, Donald Trump, Dukanova dieta, Jakub Kotek.
Le projet est destiné à l'évaluation relative automatique des articles dans les différentes versions linguistiques de Wikipédia. À l'heure actuelle, le service permet de comparer plus de 44 millions d'articles Wikipédia dans 55 langues. Les scores de qualité des articles sont basés sur les dumps Wikipédia de août 2024. Lors du calcul de la popularité actuelle et de l’intérêt des auteurs pour les articles, les données de juillet 2024 Pour les valeurs historiques de popularité et d’intérêt des auteurs, WikiRank a utilisé des données de 2001 à 2023... Plus d'information
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Les résultats des calculs peuvent être légèrement différents en raison des valeurs arrondies des mesures normalisées dans les formules
