这本书是 第7544名 全球维基百科排名中最受欢迎的书籍. 亞美尼亞語維基百科的「Մատեո Ֆալկոնե」文章品質得分為 19.1 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 4 篇參考文獻和 4 個章節。 這篇文章是烏克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俄語。 2024年7月，Մատեո Ֆալկոնե」一文由亞美尼亞語維基百科的 2 位作者編輯（第1930位)，並由 2 位所有語言的作者撰寫。 自「Մատեո Ֆալկոնե」文章創建以來，其內容由 3 名亞美尼亞語維基百科註冊用戶撰寫，並由 129 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 在維基百科的全球圖书籍排名中，Մատեո Ֆալկոնե一直位居第 7544 位。 該文章在亞美尼亞語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 58 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 8 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）。
The table below shows the language versions of the article with the highest quality.
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 法語 (fr) Mateo Falcone |
 | 373 112 |
| 2 | 英語 (en) Mateo Falcone |
 | 100 753 |
| 3 | 德語 (de) Mateo Falcone |
 | 70 805 |
| 4 | 俄語 (ru) Маттео Фальконе |
 | 16 234 |
| 5 | 世界語 (eo) Mateo Falcone |
 | 3 054 |
| 6 | 亞美尼亞語 (hy) Մատեո Ֆալկոնե |
 | 585 |
| 7 | 烏克蘭語 (uk) Матео Фальконе (оповідання) |
 | 443 |
| 8 | 巴斯克語 (eu) Mateo Falcone |
 | 194 |
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 | 法語 (fr) Mateo Falcone |
 | 73 |
| 2 | 德語 (de) Mateo Falcone |
 | 24 |
| 3 | 英語 (en) Mateo Falcone |
 | 13 |
| 4 | 世界語 (eo) Mateo Falcone |
| 11 |
| 5 | 亞美尼亞語 (hy) Մատեո Ֆալկոնե |
 | 3 |
| 6 | 烏克蘭語 (uk) Матео Фальконе (оповідання) |
| 3 |
| 7 | 巴斯克語 (eu) Mateo Falcone |
 | 1 |
| 8 | 俄語 (ru) Маттео Фальконе |
| 1 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 亞美尼亞語: 9541 06.2023 |
全球: 235234 11.2008 |
| 最佳排名 | 亞美尼亞語: 1930 07.2024 |
全球: 82536 11.2023 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年8月23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：賀錦麗、迈克·林奇、小罗伯特·F·肯尼迪、阿兰·德龙、異形：羅慕路斯、伊尔卡伊·京多安、黑神话：悟空、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、詩雅馬拉·高普蘭、2024年逝世人物列表。
亞美尼亞語維基百科當天最受歡迎的文章是：Արևմտյան Նեղոսի տենդ、Հայաստանի անկախության հռչակագիր、Կապկի ծաղիկ (հիվանդություն)、Սուրբ Հովհաննես մատուռ (Հարթագյուղ)、Սերժիկ Սրապիոնյան、Սեռական հարաբերություն、Սերգեյ Փարաջանով、Կառլես Պուչդեմոն、Էնրիկո Ապրիամով、Հայաստան.
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
