克羅地亞語維基百科的「Žargon」文章品質得分為 1.8 分（截至2023年11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「Žargon」文章創建以來，其內容由 21 名克羅地亞語維基百科註冊用戶撰寫，並由 1880 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在克羅地亞語維基百科中被引用 34 次，在所有語言中被引用 5035 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 44 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 2023年11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）。
The table below shows the language versions of the article with the highest quality.
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 لغة مهنية |  |
| az | 阿塞拜疆語 Jarqon |  |
| bg | 保加利亞語 Жаргон |  |
| da | 丹麥語 Jargon |  |
| de | 德語 Jargon |  |
| el | 希臘語 Ζαργκόν |  |
| en | 英語 Jargon |  |
| eo | 世界語 Ĵargono | |
| es | 西班牙語 Jerga | |
| eu | 巴斯克語 Jargoi (hizkera) |  |
| fa | 波斯語 زبان حرفهای | |
| fi | 芬蘭語 Jargon |  |
| fr | 法語 Jargon |  |
| gl | 加利西亞語 Xerga | |
| he | 希伯來語 ז'רגון |  |
| hi | 印地語 वर्गबोली | |
| hr | 克羅地亞語 Žargon |  |
| hu | 匈牙利語 Zsargon | |
| hy | 亞美尼亞語 Ժարգոն | |
| id | 印度尼西亞語 Jargon | |
| it | 意大利語 Gergo |  |
| ja | 日語 業界用語 | |
| ka | 格魯吉亞語 ჟარგონი |  |
| kk | 哈薩克語 Жаргон | |
| ko | 韓語 특수용어 | |
| lt | 立陶宛語 Žargonas | |
| ms | 馬來語 Jargon | |
| nl | 荷蘭語 Jargon |  |
| no | 挪威語 Sjargong | |
| pl | 波蘭語 Żargon |  |
| pt | 葡萄牙語 Jargão |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Jargon | |
| ru | 俄語 Жаргон | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Žargon | |
| simple | 簡體英語 Jargon | |
| sk | 斯洛伐克語 Žargón | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Žargon | |
| sr | 塞爾維亞語 Жаргон | |
| sv | 瑞典語 Jargong | |
| th | 泰語 ภาษาเฉพาะวงการ | |
| tr | 土耳其語 Jargon | |
| uk | 烏克蘭語 Жаргон | |
| uz | 烏茲別克語 Jargon | |
| zh | 中文 行話 | |
| 最佳排名 | 克羅地亞語: 3922 10.2020 |
全球: 8446 09.2009 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年5月16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：彌助、新喀里多尼亞、斯洛伐克、罗伯特·菲乔、伯捷頓家族：名門韻事、YouTube、ChatGPT、2024年逝世人物列表、人猿星球、5月16日。
克羅地亞語維基百科當天最受歡迎的文章是：Baby Lasagna、Nova Kaledonija、Kumovi (televizijska serija)、Đelem, đelem、Hrvatska、Europska unija、Kraljevina Butan、Bleiburška tragedija、Skriveno u raju、Slovačka.
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 2023年11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 2023年10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
