芬蘭語維基百科的「Meta (täsmennyssivu)」文章品質得分為 3.3 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 3 個章節。 這篇文章是馬來語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「Meta (täsmennyssivu)」文章創建以來，其內容由 12 名芬蘭語維基百科註冊用戶撰寫，並由 708 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在芬蘭語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 237 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 35 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 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 ميتا (توضيح) |  |
| az | 阿塞拜疆語 Meta (dəqiqləşdirmə) |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Meta |  |
| cs | 捷克語 Meta |  |
| da | 丹麥語 Meta |  |
| de | 德語 Meta |  |
| en | 英語 Meta |  |
| eo | 世界語 Meta | |
| es | 西班牙語 Meta |  |
| eu | 巴斯克語 Meta (argipena) |  |
| fi | 芬蘭語 Meta (täsmennyssivu) |  |
| fr | 法語 Méta | |
| gl | 加利西亞語 Meta |  |
| hr | 克羅地亞語 Meta | |
| hu | 匈牙利語 Meta (egyértelműsítő lap) |  |
| id | 印度尼西亞語 Meta | |
| it | 意大利語 Meta |  |
| ja | 日語 メタ (曖昧さ回避) |  |
| ko | 韓語 메타 (동음이의) | |
| la | 拉丁語 Meta (discretiva) | |
| ms | 馬來語 Meta (nyahkekaburan) | |
| nl | 荷蘭語 Meta | |
| no | 挪威語 Meta (andre betydninger) |  |
| pl | 波蘭語 Meta | |
| pt | 葡萄牙語 Meta | |
| ro | 羅馬尼亞語 Meta (dezambiguizare) | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Meta | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Meta (razločitev) |  |
| sr | 塞爾維亞語 Meta | |
| sv | 瑞典語 Meta | |
| tr | 土耳其語 Meta (anlam ayrımı) |  |
| uk | 烏克蘭語 Мета (значення) | |
| ur | 烏爾都語 میٹا (ضد ابہام) | |
| vi | 越南語 Meta (định hướng) | |
| vo | 沃拉普克語 Meta | |
| 最佳排名 | 芬蘭語: 28584 10.2021 |
全球: 2297 10.2021 |
| 最佳排名 | 芬蘭語: 2971 09.2016 |
全球: 2585 10.2021 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11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：2024年美國總統選舉、賀錦麗、唐納·川普、2024年世界一级方程式锦标赛、完美物質、凯米·巴德诺赫、2024年逝世人物列表、伊隆·马斯克、猛毒最終章：最後一舞、馬克斯·維斯塔潘。
芬蘭語維基百科當天最受歡迎的文章是：Yhdysvaltain presidentinvaalit 2024、Katariina Havukainen、Vääpeli Körmy、Helmi-Leena Nummela、Vääpeli Körmy ja marsalkan sauva、Markku Veijalainen、Constantinos Mavromichalis、JP Ahonen、Täältä tullaan, elämä!、Kimmo Pohjonen.
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
