吕耶尔 - 法国奥布省市镇. 英語維基百科的「Luyères」文章品質得分為 28.2 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 3 個章節。 這篇文章是法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「Luyères」文章創建以來，其內容由 14 名英語維基百科註冊用戶撰寫，並由 187 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 435 次，在所有語言中被引用 5215 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 23 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 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 法語 (fr) Luyères |  | 45.648 |
| 2 | 中文 (zh) 吕耶尔 |  | 40.8201 |
| 3 | 巴斯克語 (eu) Luyères |  | 37.5047 |
| 4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Luyères | | 36.0385 |
| 5 | 斯洛伐克語 (sk) Luyères |  | 32.8669 |
| 6 | 烏克蘭語 (uk) Люїер | | 32.7035 |
| 7 | 匈牙利語 (hu) Luyères |  | 29.3908 |
| 8 | 英語 (en) Luyères | | 28.1664 |
| 9 | 羅馬尼亞語 (ro) Luyères | | 26.8872 |
| 10 | 亞美尼亞語 (hy) Լույեռ |  | 22.7646 |
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 | 斯洛伐克語 (sk) Luyères |
 | 1 |
| 2 | 加泰羅尼亞語 (ca) Luyères |
 | 0 |
| 3 | 德語 (de) Luyères |
| 0 |
| 4 | 英語 (en) Luyères |
| 0 |
| 5 | 西班牙語 (es) Luyères |
| 0 |
| 6 | 巴斯克語 (eu) Luyères |
| 0 |
| 7 | 法語 (fr) Luyères |
| 0 |
| 8 | 匈牙利語 (hu) Luyères |
| 0 |
| 9 | 亞美尼亞語 (hy) Լույեռ |
| 0 |
| 10 | 意大利語 (it) Luyères |
| 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 | 中文 (zh) 吕耶尔 |
 | 465 |
| 2 | 俄語 (ru) Люйер |
| 457 |
| 3 | 亞美尼亞語 (hy) Լույեռ |
| 436 |
| 4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Luyères |
| 435 |
| 5 | 英語 (en) Luyères |
| 435 |
| 6 | 意大利語 (it) Luyères |
| 435 |
| 7 | 羅馬尼亞語 (ro) Luyères |
| 435 |
| 8 | 烏克蘭語 (uk) Люїер |
| 435 |
| 9 | 越南語 (vi) Luyères |
| 435 |
| 10 | 匈牙利語 (hu) Luyères |
| 433 |
| 最佳排名 | 英語: 1416812 08.2010 |
全球: 1404892 09.2013 |
| 最佳排名 | 英語: 200688 12.2008 |
全球: 28664 06.2011 |
2024年6月4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：基利安·姆巴佩、克劳迪娅·辛鲍姆、ChatGPT、六四事件、詹尼克·辛纳、YouTube、2024年歐洲足球錦標賽、6月4日、卡洛斯·阿尔卡拉斯·加菲亚、皇家馬德里足球俱樂部。
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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 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
