匈牙利語維基百科的「Schnega」文章品質得分為 31.2 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 4 個章節。 這篇文章是德語維基百科中品質最好的。 此外，這篇文章是該語言版本中最受歡迎的。 該文章在匈牙利語維基百科中被引用 4 次，在所有語言中被引用 537 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名：
2008年以來的最高人氣排名：
WikiRank 資料庫中本文有 25 種語言版本（所考慮的 55 個維基百科語言版本）。
品質和受歡迎程度評估是基於 2023年11月1日的維基百科轉儲（包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量）。
The table below shows the language versions of the article with the highest quality.
| # | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Schnega |
 | 117 |
| 2 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) Schnega |
 | 59 |
| 3 | 英語 (en) Schnega |
 | 38 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) Schnega |
| 35 |
| 5 | 意大利語 (it) Schnega |
| 30 |
| 6 | 烏茲別克語 (uz) Schnega |
| 29 |
| 7 | 愛沙尼亞語 (et) Schnega |
| 28 |
| 8 | 世界語 (eo) Schnega |
| 27 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Schnega |
| 27 |
| 10 | 俄語 (ru) Шнега |
| 27 |
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| de | 德語 Schnega |  |
| en | 英語 Schnega |  |
| eo | 世界語 Schnega |  |
| es | 西班牙語 Schnega |  |
| et | 愛沙尼亞語 Schnega |  |
| eu | 巴斯克語 Schnega |  |
| fa | 波斯語 اشنگا | |
| fr | 法語 Schnega | |
| hu | 匈牙利語 Schnega | |
| it | 意大利語 Schnega | |
| la | 拉丁語 Schnega |  |
| ms | 馬來語 Schnega | |
| nl | 荷蘭語 Schnega |  |
| pl | 波蘭語 Schnega | |
| pt | 葡萄牙語 Schnega |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Schnega | |
| ru | 俄語 Шнега |  |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Schnega | |
| sr | 塞爾維亞語 Шнега |  |
| sv | 瑞典語 Schnega | |
| uk | 烏克蘭語 Шнега | |
| uz | 烏茲別克語 Schnega |  |
| vi | 越南語 Schnega | |
| zh | 中文 施内加 |  |
| zhminnan | 閩南語 Schnega |  |
| 最佳排名 | 匈牙利語: 232500 11.2018 |
全球: 553839 10.2017 |
| 最佳排名 | 匈牙利語: 47260 01.2020 |
全球: 98089 12.2012 |
2024年5月30日，在多語言維基百科中，網路使用者最常閱讀以下主題的文章：基督聖體聖血節、YouTube、文森特·孔帕尼、弗里克、歐足聯歐洲聯賽2、2024年逝世人物列表、ChatGPT、奥林匹亚科斯足球俱乐部、芙莉歐莎：瘋狂麥斯傳奇篇章、2024年歐洲足球錦標賽。
匈牙利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Róna Péter (közgazdász)、Úrnapja、2024-es európai parlamenti választás Magyarországon、Azahriah、Ungár Péter (politikus)、Tisztelet és Szabadság Párt、2024-es labdarúgó-Európa-bajnokság、Magyar Péter (jogász)、Huszár Viktor、Tompos Kátya.
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前，該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2023年11月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時，考慮了 2023年10月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值，WikiRank 使用了 2001 年至 2023 年的數據。 更多資訊
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在哪裡：
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值，計算結果可能略有不同
