保加利亞語維基百科的「Литос」文章品質得分為 26.3 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 7 篇參考文獻和 1 個章節。 這篇文章是德語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「Литос」文章創建以來，其內容由 2 名保加利亞語維基百科註冊用戶撰寫，並由 117 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在保加利亞語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 250 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 12 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 2024年8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）。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
| # | 语言 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Lyktos |  | 45.8715 |
| 2 | 英語 (en) Lyktos |  | 39.1244 |
| 3 | 芬蘭語 (fi) Lyktos | | 38.7873 |
| 4 | 西班牙語 (es) Licto |  | 30.5998 |
| 5 | 意大利語 (it) Litto |  | 29.6319 |
| 6 | 保加利亞語 (bg) Литос | | 26.3303 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Licto | | 25.5747 |
| 8 | 荷蘭語 (nl) Lyktos | | 25.3586 |
| 9 | 印度尼西亞語 (id) Lyktos |  | 18.8756 |
| 10 | 加泰羅尼亞語 (ca) Lictos |  | 10.8968 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Lyktos |
 | 1 |
| 2 | 保加利亞語 (bg) Литос |
 | 0 |
| 3 | 加泰羅尼亞語 (ca) Lictos |
| 0 |
| 4 | 英語 (en) Lyktos |
| 0 |
| 5 | 西班牙語 (es) Licto |
| 0 |
| 6 | 波斯語 (fa) لیکتوس |
| 0 |
| 7 | 芬蘭語 (fi) Lyktos |
| 0 |
| 8 | 法語 (fr) Lyctos |
| 0 |
| 9 | 印度尼西亞語 (id) Lyktos |
| 0 |
| 10 | 意大利語 (it) Litto |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 法語 (fr) Lyctos |
 | 60 |
| 2 | 英語 (en) Lyktos |
| 57 |
| 3 | 德語 (de) Lyktos |
 | 27 |
| 4 | 西班牙語 (es) Licto |
| 26 |
| 5 | 芬蘭語 (fi) Lyktos |
 | 23 |
| 6 | 葡萄牙語 (pt) Licto |
| 20 |
| 7 | 意大利語 (it) Litto |
| 18 |
| 8 | 加泰羅尼亞語 (ca) Lictos |
| 14 |
| 9 | 印度尼西亞語 (id) Lyktos |
 | 3 |
| 10 | 保加利亞語 (bg) Литос |
 | 1 |
| 最佳排名 | 保加利亞語: 68959 10.2020 |
全球: 1236651 12.2008 |
2024年12月20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：马格德堡、獅子王：木法沙、伊隆·马斯克、Mazan rape case、Gisèle Pelicot、超人、艾爾頓·冼拿、伊薩克·哈賈爾、2024年逝世人物列表、大衛·科倫斯韋。
保加利亞語維基百科當天最受歡迎的文章是：Игнажден、Райън Рейнолдс、Еми (награда)、Пирова победа、Сатори、Обединена арабска република、Иво Карамански、Юлих、Плоски червеи、Устина.
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 2024年8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 2024年7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
