O artigo “Tomáš Kafka” na Wikipédia em tcheco tem 30.3 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 27 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo “Tomáš Kafka”, seu conteúdo foi escrito por 14 usuários cadastrados na Wikipédia em tcheco e editado por 14 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 52 vezes na Wikipédia em tcheco e citado 52 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | tcheco: Nº 5878 12.2014 |
Global: Nº 868766 12.2014 |
Em 26 de setembro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Claudia Cardinale, One Battle After Another, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, mortes em 2025, Benjamin Netanyahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
Na Wikipédia em tcheco, os artigos mais populares naquele dia foram: Václav Nedomanský, Terezie Kovalová, Michal Strnad, Claudia Cardinalová, Tatiana Dyková, Volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu České republiky 2025, David Prachař, Roman Štabrňák, Franz Kafka, Svatý Václav.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
