USC - 維基媒體消歧義頁. 西班牙語維基百科的「USC」文章品質得分為 0.1 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「USC」文章創建以來，其內容由 12 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫，並由 342 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 19 次，在所有語言中被引用 90 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 20 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 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) USC |  | 12.6135 |
| 2 | 意大利語 (it) Usc |  | 2.0128 |
| 3 | 德語 (de) USC | | 0.6222 |
| 4 | 日語 (ja) USC | | 0.5433 |
| 5 | 法語 (fr) USC | | 0.3638 |
| 6 | 中文 (zh) USC | | 0.3263 |
| 7 | 加利西亞語 (gl) USC (homónimos) | | 0.3179 |
| 8 | 羅馬尼亞語 (ro) USC | | 0.2875 |
| 9 | 愛沙尼亞語 (et) USC | | 0.2445 |
| 10 | 加泰羅尼亞語 (ca) USC | | 0.2099 |
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 | 中文 (zh) USC |
 | 1 |
| 2 | 加泰羅尼亞語 (ca) USC |
 | 0 |
| 3 | 德語 (de) USC |
| 0 |
| 4 | 英語 (en) USC |
| 0 |
| 5 | 西班牙語 (es) USC |
| 0 |
| 6 | 愛沙尼亞語 (et) USC |
| 0 |
| 7 | 波斯語 (fa) USC |
| 0 |
| 8 | 法語 (fr) USC |
| 0 |
| 9 | 加利西亞語 (gl) USC (homónimos) |
| 0 |
| 10 | 意大利語 (it) Usc |
| 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 | 西班牙語 (es) USC |
 | 19 |
| 2 | 波斯語 (fa) USC |
 | 10 |
| 3 | 法語 (fr) USC |
| 9 |
| 4 | 日語 (ja) USC |
| 8 |
| 5 | 韓語 (ko) USC |
| 7 |
| 6 | 葡萄牙語 (pt) USC |
| 7 |
| 7 | 英語 (en) USC |
| 6 |
| 8 | 羅馬尼亞語 (ro) USC |
| 6 |
| 9 | 加泰羅尼亞語 (ca) USC |
 | 4 |
| 10 | 加利西亞語 (gl) USC (homónimos) |
| 4 |
| 最佳排名 | 西班牙語: 53515 07.2008 |
全球: 50031 09.2008 |
| 最佳排名 | 西班牙語: 26142 02.2023 |
全球: 5842 04.2002 |
2024年12月20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：马格德堡、獅子王：木法沙、伊隆·马斯克、Mazan rape case、Gisèle Pelicot、超人、艾爾頓·冼拿、伊薩克·哈賈爾、2024年逝世人物列表、大衛·科倫斯韋。
西班牙語維基百科當天最受歡迎的文章是：Cleopatra I de Egipto、Pablo Migliore、Margalida Castro、Rey Mysterio、Cien años de soledad、Silvia Alonso、Gisèle Pelicot、Rey Misterio Sr.、Ayrton Senna、Sergio Martínez (boxeador).
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
