印度尼西亞語維基百科的「Badian, Cebu」文章品質得分為 13.2 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「Badian, Cebu」文章創建以來，其內容由 2 名印度尼西亞語維基百科註冊用戶撰寫，並由 159 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在印度尼西亞語維基百科中被引用 54 次，在所有語言中被引用 645 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 13 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 | 英語 (en) Badian, Cebu |
 | 174 703 |
| 2 | 法語 (fr) Badian |
 | 6 373 |
| 3 | 德語 (de) Badian (Cebu) |
| 5 434 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) Badian |
 | 4 511 |
| 5 | 意大利語 (it) Badian |
| 3 491 |
| 6 | 印度尼西亞語 (id) Badian, Cebu |
 | 1 629 |
| 7 | 越南語 (vi) Badian, Cebu |
| 1 523 |
| 8 | 瑞典語 (sv) Badian |
| 1 097 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Badian |
 | 173 |
| 10 | 挪威語 (no) Badian |
| 164 |
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 | 簡體英語 (simple) Badian |
 | 1 |
| 2 | 德語 (de) Badian (Cebu) |
 | 0 |
| 3 | 英語 (en) Badian, Cebu |
| 0 |
| 4 | 法語 (fr) Badian |
| 0 |
| 5 | 印度尼西亞語 (id) Badian, Cebu |
| 0 |
| 6 | 意大利語 (it) Badian |
| 0 |
| 7 | 格魯吉亞語 (ka) ბადიანი (სებუ) |
| 0 |
| 8 | 馬來語 (ms) Badian |
| 0 |
| 9 | 荷蘭語 (nl) Badian |
| 0 |
| 10 | 挪威語 (no) Badian |
| 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 | 格魯吉亞語 (ka) ბადიანი (სებუ) |
 | 129 |
| 2 | 英語 (en) Badian, Cebu |
| 102 |
| 3 | 法語 (fr) Badian |
 | 58 |
| 4 | 德語 (de) Badian (Cebu) |
| 57 |
| 5 | 荷蘭語 (nl) Badian |
| 57 |
| 6 | 印度尼西亞語 (id) Badian, Cebu |
| 54 |
| 7 | 意大利語 (it) Badian |
| 54 |
| 8 | 馬來語 (ms) Badian |
| 53 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Badian |
| 53 |
| 10 | 簡體英語 (simple) Badian |
 | 23 |
| 最佳排名 | 印度尼西亞語: 108792 10.2013 |
全球: 852900 02.2014 |
| 最佳排名 | 印度尼西亞語: 11150 08.2016 |
全球: 78084 06.2016 |
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
