英語維基百科的「Chakram」文章品質得分為 18.6 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 5 篇參考文獻和 7 個章節。 該文章還包含品質缺陷模板，這會降低品質分數。 這篇文章是波蘭語維基百科中品質最好的。 然而，這篇文章是最受歡迎的英語版本。 自「Chakram」文章創建以來，其內容由 259 名英語維基百科註冊用戶撰寫，並由 636 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在英語維基百科中被引用 169 次，在所有語言中被引用 855 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 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) Chakram |
 | 2 811 933 |
| 2 | 日語 (ja) チャクラム |
 | 610 013 |
| 3 | 俄語 (ru) Чакра (оружие) |
 | 282 385 |
| 4 | 德語 (de) Chakram |
 | 127 656 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Chakram |
 | 93 064 |
| 6 | 法語 (fr) Chakram |
| 82 526 |
| 7 | 印度尼西亞語 (id) Cakram |
| 71 313 |
| 8 | 意大利語 (it) Chakram |
| 66 200 |
| 9 | 西班牙語 (es) Chakram |
| 66 163 |
| 10 | 印地語 (hi) चक्रम् |
| 64 615 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| bg | 保加利亞語 Чакрам |  |
| cs | 捷克語 Čakram |  |
| da | 丹麥語 Chakram | |
| de | 德語 Chakram |  |
| en | 英語 Chakram |  |
| es | 西班牙語 Chakram |  |
| fa | 波斯語 چاکرام | |
| fi | 芬蘭語 Chakrami |  |
| fr | 法語 Chakram |  |
| hi | 印地語 चक्रम् |  |
| id | 印度尼西亞語 Cakram |  |
| it | 意大利語 Chakram | |
| ja | 日語 チャクラム |  |
| ko | 韓語 차크람 | |
| lt | 立陶宛語 Čakra (ginklas) | |
| ms | 馬來語 Cakeram |  |
| nn | 新挪威語 Tsjakram |  |
| pl | 波蘭語 Czakram (broń) |  |
| pt | 葡萄牙語 Chakram | |
| ru | 俄語 Чакра (оружие) |  |
| sk | 斯洛伐克語 Čakra (zbraň) | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Čakram |  |
| th | 泰語 จักร | |
| uk | 烏克蘭語 Чакра (зброя) | |
| zh | 中文 環刃 | |
| 最佳排名 | 英語: 29692 05.2010 |
全球: 41912 05.2010 |
| 最佳排名 | 英語: 7595 02.2012 |
全球: 11566 11.2011 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2025年3月19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：肯尼迪遇刺案、Adolescence、伊隆·马斯克、盖尔·加朵、约翰·肯尼迪、非自愿独身、蘇尼塔·威廉斯、2025年逝世人物列表、ChatGPT、3月19日。
英語維基百科當天最受歡迎的文章是：Sunita Williams、Adolescence (TV series)、Capri、Deepak Pandya、Stephen Graham、Elon Musk、Deaths in 2025、Felicia Pearson、Karoline Leavitt、Gavin Casalegno.
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
