西班牙語維基百科的「Kathakali」文章品質得分為 9.4 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 2 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「Kathakali」文章創建以來，其內容由 14 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫，並由 692 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在西班牙語維基百科中被引用 36 次，在所有語言中被引用 2546 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 24 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) Kathakali |
 | 4 297 198 |
| 2 | 印地語 (hi) कथकली |
 | 356 250 |
| 3 | 法語 (fr) Kathakali |
 | 113 359 |
| 4 | 西班牙語 (es) Kathakali |
 | 90 689 |
| 5 | 意大利語 (it) Kathakali |
| 72 656 |
| 6 | 德語 (de) Kathakali |
| 60 944 |
| 7 | 泰米爾語 (ta) கதகளி |
| 52 449 |
| 8 | 俄語 (ru) Катхакали |
 | 39 417 |
| 9 | 波蘭語 (pl) Kathakali |
| 28 941 |
| 10 | 葡萄牙語 (pt) Kathakali |
| 24 590 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| de | 德語 Kathakali |  |
| en | 英語 Kathakali |  |
| es | 西班牙語 Kathakali |  |
| eu | 巴斯克語 Kathakali |  |
| fa | 波斯語 کاتاکالی |  |
| fi | 芬蘭語 Kathakali |  |
| fr | 法語 Kathakali |  |
| he | 希伯來語 קתקאלי |  |
| hi | 印地語 कथकली |  |
| hu | 匈牙利語 Kathákali | |
| it | 意大利語 Kathakali | |
| ja | 日語 カタカリ |  |
| kk | 哈薩克語 Катакхали |  |
| lt | 立陶宛語 Kathakali |  |
| ms | 馬來語 Kathakali |  |
| nl | 荷蘭語 Kathakali |  |
| nn | 新挪威語 Kathakali | |
| pl | 波蘭語 Kathakali |  |
| pt | 葡萄牙語 Kathakali | |
| ro | 羅馬尼亞語 Kathakali |  |
| ru | 俄語 Катхакали | |
| ta | 泰米爾語 கதகளி |  |
| uk | 烏克蘭語 Катхакалі |  |
| ur | 烏爾都語 کتھاکلی | |
| 最佳排名 | 西班牙語: 117814 03.2015 |
全球: 29076 03.2015 |
| 最佳排名 | 西班牙語: 19460 10.2021 |
全球: 1822 06.2003 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年10月26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：伊利亚·托普里亚、Lyle and Erik Menendez、弗里克、猛毒最終章：最後一舞、西班牙打吡、2024年美國總統選舉、哈姆扎特·奇马耶夫、金砖国家、马克斯·霍洛威、大谷翔平。
西班牙語維基百科當天最受歡迎的文章是：Ilia Topuria、Íñigo Errejón、Max Holloway、Elisa Mouliaá、Fernando Valenzuela、Hansi Flick、Joan Manuel Serrat、Lamine Yamal、Khamzat Chimaev、Iñaki Peña.
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
