西班牙語維基百科的「Molfsee」文章品質得分為 25.3 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是閩南語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是德語。 自「Molfsee」文章創建以來，其內容由 2 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫，並由 194 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 4 次，在所有語言中被引用 2494 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 | 德語 (de) Molfsee |
 | 128 460 |
| 2 | 英語 (en) Molfsee |
 | 21 643 |
| 3 | 俄語 (ru) Мольфзе |
 | 4 886 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) Molfsee |
| 3 572 |
| 5 | 波蘭語 (pl) Molfsee (gmina) |
| 3 288 |
| 6 | 意大利語 (it) Molfsee |
| 2 295 |
| 7 | 土耳其語 (tr) Molfsee |
| 2 237 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) Molfsee |
 | 1 899 |
| 9 | 世界語 (eo) Molfsee |
| 1 621 |
| 10 | 羅馬尼亞語 (ro) Molfsee |
| 1 528 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| da | 丹麥語 Molfsee |  |
| de | 德語 Molfsee |  |
| en | 英語 Molfsee |  |
| eo | 世界語 Molfsee |  |
| es | 西班牙語 Molfsee |  |
| eu | 巴斯克語 Molfsee |  |
| fa | 波斯語 مولفزه |  |
| fr | 法語 Molfsee | |
| hu | 匈牙利語 Molfsee | |
| it | 意大利語 Molfsee |  |
| ms | 馬來語 Molfsee |  |
| nl | 荷蘭語 Molfsee |  |
| pl | 波蘭語 Molfsee (gmina) |  |
| pt | 葡萄牙語 Molfsee |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Molfsee |  |
| ru | 俄語 Мольфзе | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Molfsee |  |
| sr | 塞爾維亞語 Молфзе | |
| sv | 瑞典語 Molfsee | |
| tr | 土耳其語 Molfsee | |
| uk | 烏克蘭語 Мольфзее | |
| uz | 烏茲別克語 Molfsee | |
| vi | 越南語 Molfsee | |
| zh | 中文 莫尔夫塞 |  |
| zhminnan | 閩南語 Molfsee |  |
| 最佳排名 | 西班牙語: 377809 01.2008 |
全球: 552446 09.2008 |
| 最佳排名 | 西班牙語: 140553 07.2018 |
全球: 40756 11.2004 |
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3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：Lyle and Erik Menendez、尚恩·库姆斯、小丑：雙重瘋狂、以色列、吉米·卡特、黎巴嫩、真主党、馬爾堡病毒、猶太新年、阿姆。
西班牙語維基百科當天最受歡迎的文章是：Lyle y Erik Menéndez、Claudia Sheinbaum、Sean Combs、Wikidata、Control de autoridades、ChatGPT、Omar Montes、Masacre de Tlatelolco、Fichero de Autoridades Virtual Internacional、Pornografía.
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
