El artículo "Lánská obora" en Wikipedia en checo tiene 15.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 4 referencias y 5 secciones.
Desde la creación del artículo "Lánská obora", , su contenido fue escrito por 29 usuarios registrados de Wikipedia en checo fue editado por 29 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 34 veces en Wikipedia en checo y es citado 34 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | checo: Nº 3734 03.2023 |
Global: Nº 659907 03.2023 |
El 25 de enero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
En Wikipedia en checo los artículos más populares de ese día fueron: Ladislav Vízek, Albert Černý (hudebník), Mahulena Bočanová, Thomas Edward Lawrence, Barbora Podzimková, Charlie Straight, Jiří Kodet, Grónsko, Madison Keysová, Chantal Poullain.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
