法語維基百科的「Thomas Klauser」文章品質得分為 9.2 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 8 個章節。 這篇文章是波蘭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「Thomas Klauser」文章創建以來，其內容由 20 名法語維基百科註冊用戶撰寫，並由 113 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在法語維基百科中被引用 9 次，在所有語言中被引用 260 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 9 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) Thomas Klauser |
 | 30 039 |
| 2 | 波蘭語 (pl) Thomas Klauser |
 | 12 355 |
| 3 | 英語 (en) Thomas Klauser |
 | 8 448 |
| 4 | 日語 (ja) トーマス・クラウザー |
 | 4 635 |
| 5 | 法語 (fr) Thomas Klauser |
| 2 776 |
| 6 | 芬蘭語 (fi) Thomas Klauser |
| 2 636 |
| 7 | 挪威語 (no) Thomas Klauser |
| 2 591 |
| 8 | 意大利語 (it) Thomas Klauser |
 | 1 433 |
| 9 | 瑞典語 (sv) Thomas Klauser |
| 955 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Thomas Klauser |
 | 24 |
| 2 | 法語 (fr) Thomas Klauser |
| 20 |
| 3 | 挪威語 (no) Thomas Klauser |
 | 17 |
| 4 | 英語 (en) Thomas Klauser |
| 14 |
| 5 | 意大利語 (it) Thomas Klauser |
| 12 |
| 6 | 波蘭語 (pl) Thomas Klauser |
| 11 |
| 7 | 芬蘭語 (fi) Thomas Klauser |
 | 6 |
| 8 | 日語 (ja) トーマス・クラウザー |
| 5 |
| 9 | 瑞典語 (sv) Thomas Klauser |
 | 4 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Thomas Klauser |
 | 1 |
| 2 | 德語 (de) Thomas Klauser |
 | 0 |
| 3 | 芬蘭語 (fi) Thomas Klauser |
| 0 |
| 4 | 法語 (fr) Thomas Klauser |
| 0 |
| 5 | 意大利語 (it) Thomas Klauser |
| 0 |
| 6 | 日語 (ja) トーマス・クラウザー |
| 0 |
| 7 | 挪威語 (no) Thomas Klauser |
| 0 |
| 8 | 波蘭語 (pl) Thomas Klauser |
| 0 |
| 9 | 瑞典語 (sv) Thomas Klauser |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 法語: 354187 05.2023 |
全球: 806961 12.2008 |
| 最佳排名 | 法語: 43895 09.2016 |
全球: 82475 07.2008 |
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6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：唐納·川普、2024年美國總統選舉、賀錦麗、2020年美國總統選舉、美國選舉人團、美國總統、2016年美國總統選舉、美蘭尼亞·川普、美国总统列表、乔·拜登。
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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
