德語維基百科的「Davina McCall」文章品質得分為 23.2 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 4 篇參考文獻和 8 個章節。 這篇文章是英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。 自「Davina McCall」文章創建以來，其內容由 25 名德語維基百科註冊用戶撰寫，並由 724 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在德語維基百科中被引用 24 次，在所有語言中被引用 484 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 9 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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Davina McCall |
 | 6 799 203 |
| 2 | 德語 (de) Davina McCall |
 | 52 614 |
| 3 | 法語 (fr) Davina McCall |
 | 38 286 |
| 4 | 俄語 (ru) Макколл, Давина |
| 25 379 |
| 5 | 荷蘭語 (nl) Davina McCall |
 | 18 584 |
| 6 | 瑞典語 (sv) Davina McCall |
| 13 406 |
| 7 | 意大利語 (it) Davina McCall |
| 11 983 |
| 8 | 簡體英語 (simple) Davina McCall |
 | 6 788 |
| 9 | 韓語 (ko) 다비나 매콜 |
 | 1 191 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Davina McCall |
| 31 746 |
| 2 | 法語 (fr) Davina McCall |
 | 262 |
| 3 | 德語 (de) Davina McCall |
| 229 |
| 4 | 簡體英語 (simple) Davina McCall |
 | 170 |
| 5 | 荷蘭語 (nl) Davina McCall |
| 134 |
| 6 | 瑞典語 (sv) Davina McCall |
| 121 |
| 7 | 意大利語 (it) Davina McCall |
 | 93 |
| 8 | 俄語 (ru) Макколл, Давина |
| 92 |
| 9 | 韓語 (ko) 다비나 매콜 |
| 10 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Davina McCall |
 | 606 |
| 2 | 德語 (de) Davina McCall |
 | 25 |
| 3 | 法語 (fr) Davina McCall |
| 24 |
| 4 | 簡體英語 (simple) Davina McCall |
| 20 |
| 5 | 瑞典語 (sv) Davina McCall |
 | 18 |
| 6 | 俄語 (ru) Макколл, Давина |
| 11 |
| 7 | 意大利語 (it) Davina McCall |
 | 9 |
| 8 | 荷蘭語 (nl) Davina McCall |
| 7 |
| 9 | 韓語 (ko) 다비나 매콜 |
 | 4 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 德語: 135759 12.2023 |
全球: 14536 07.2009 |
| 最佳排名 | 德語: 18995 10.2007 |
全球: 11891 07.2003 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11月12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：唐納·川普、馬克羅·魯比奧、伊隆·马斯克、宋再臨、2024年美國總統選舉、美瑾·霍絲、美蘭尼亞·川普、神鬼戰士II、ChatGPT、2024年逝世人物列表。
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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
