威爾河 - 英格蘭東北部的河流. 西班牙語維基百科的「Río Wear」文章品質得分為 5.9 分（截至2024年8月1日）.
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「Río Wear」文章創建以來，其內容由 4 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫，並由 286 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 25 次，在所有語言中被引用 980 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 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 印地語 (hi) वीयर नदी |
 | 1 |
| 2 | 斯洛伐克語 (sk) Wear |
| 1 |
| 3 | 中文 (zh) 威爾河 |
| 1 |
| 4 | 白俄羅斯語 (be) Уір |
 | 0 |
| 5 | 德語 (de) Wear |
| 0 |
| 6 | 英語 (en) River Wear |
| 0 |
| 7 | 世界語 (eo) Viuro |
| 0 |
| 8 | 西班牙語 (es) Río Wear |
| 0 |
| 9 | 愛沙尼亞語 (et) Weari jõgi |
| 0 |
| 10 | 芬蘭語 (fi) Wear |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| be | 白俄羅斯語 Уір |  |
| de | 德語 Wear |  |
| en | 英語 River Wear |  |
| eo | 世界語 Viuro |  |
| es | 西班牙語 Río Wear |  |
| et | 愛沙尼亞語 Weari jõgi |  |
| fi | 芬蘭語 Wear |  |
| fr | 法語 Wear |  |
| hi | 印地語 वीयर नदी | |
| it | 意大利語 Wear (fiume) | |
| la | 拉丁語 Viurus | |
| nl | 荷蘭語 Wear (rivier) |  |
| nn | 新挪威語 Wear |  |
| no | 挪威語 Wear |  |
| pl | 波蘭語 Wear |  |
| pt | 葡萄牙語 Rio Wear | |
| ru | 俄語 Уир (река) | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Wear |  |
| simple | 簡體英語 River Wear | |
| sk | 斯洛伐克語 Wear | |
| sr | 塞爾維亞語 Вир (река у Енглеској) | |
| sv | 瑞典語 Wear | |
| uk | 烏克蘭語 Вір (річка, Англія) | |
| vi | 越南語 Sông Wear | |
| zh | 中文 威爾河 | |
| 最佳排名 | 西班牙語: 323328 10.2014 |
全球: 233149 03.2009 |
| 最佳排名 | 西班牙語: 33278 06.2009 |
全球: 26039 09.2003 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年9月24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：黎巴嫩、真主党、Lyle and Erik Menéndez、尚恩·库姆斯、怪物：梅內德斯弒親兄弟檔、ChatGPT、2024年逝世人物列表、聯合公園、雷霆特攻隊 (電影)、9月24日。
西班牙語維基百科當天最受歡迎的文章是：Lyle y Erik Menéndez、Julián Muñoz、Sean Combs、ChatGPT、Virgen de la Merced、Tabla periódica de los elementos、Monstruos: La historia de Lyle y Erik Menéndez、Wojciech Szczęsny、Líbano、Israel Fernández.
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
