德語維基百科的「Repolarisation」文章品質得分為 0.5 分（截至2025年7月1日）.
該條目還包含提示品質問題的模板，因此其評分被降低了0.03 分。 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（德語）中最受歡迎的。 自「Repolarisation」文章創建以來，其內容由 20 名德語維基百科註冊用戶撰寫，並由 91 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 167 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 2025年7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) Repolarization |
 | 909 382 |
| 2 | 波蘭語 (pl) Repolaryzacja |
 | 153 411 |
| 3 | 德語 (de) Repolarisation |
| 118 697 |
| 4 | 阿拉伯語 (ar) عودة الاستقطاب |
 | 40 681 |
| 5 | 芬蘭語 (fi) Repolarisaatio |
| 35 145 |
| 6 | 希伯來語 (he) רה-פולריזציה |
| 29 036 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Repolarização |
| 23 449 |
| 8 | 立陶宛語 (lt) Repoliarizacija |
 | 5 817 |
| 9 | 日語 (ja) 再分極 |
 | 2 820 |
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) Repolarization |
 | 1 641 |
| 2 | 日語 (ja) 再分極 |
 | 144 |
| 3 | 波蘭語 (pl) Repolaryzacja |
| 114 |
| 4 | 德語 (de) Repolarisation |
 | 60 |
| 5 | 希伯來語 (he) רה-פולריזציה |
| 41 |
| 6 | 芬蘭語 (fi) Repolarisaatio |
| 27 |
| 7 | 立陶宛語 (lt) Repoliarizacija |
| 26 |
| 8 | 阿拉伯語 (ar) عودة الاستقطاب |
| 25 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Repolarização |
| 22 |
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) Repolarization |
 | 36 |
| 2 | 德語 (de) Repolarisation |
 | 20 |
| 3 | 希伯來語 (he) רה-פולריזציה |
 | 8 |
| 4 | 波蘭語 (pl) Repolaryzacja |
| 8 |
| 5 | 阿拉伯語 (ar) عودة الاستقطاب |
| 6 |
| 6 | 芬蘭語 (fi) Repolarisaatio |
| 6 |
| 7 | 日語 (ja) 再分極 |
 | 3 |
| 8 | 立陶宛語 (lt) Repoliarizacija |
 | 2 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Repolarização |
| 2 |
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: 95330 09.2008 |
全球: 176759 02.2009 |
| 最佳排名 | 德語: 18580 03.2004 |
全球: 42636 03.2004 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2026年3月16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：第98屆奧斯卡金像獎、麥可·B·喬丹、罪人、傑茜·巴克利、保羅·湯瑪斯·安德森、西恩·潘、一戰再戰、艾美·麥迪根、哈姆奈特、提莫西·查拉梅。
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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 2025年7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 2025年6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 2025 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
