意大利語維基百科的「Distretto di Mazhang」文章品質得分為 3.1 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是中文維基百科中品質最好的。 此外，這篇文章是該語言版本（意大利語）中最受歡迎的。 自「Distretto di Mazhang」文章創建以來，其內容由 4 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 95 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在意大利語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 1159 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 15 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 2025年7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) Mazhang, Zhanjiang |
 | 49 015 |
| 2 | 中文 (zh) 麻章区 |
| 28 199 |
| 3 | 日語 (ja) 麻章区 |
 | 6 343 |
| 4 | 韓語 (ko) 마장구 |
| 5 119 |
| 5 | 德語 (de) Mazhang |
 | 4 382 |
| 6 | 法語 (fr) District de Mazhang |
| 3 567 |
| 7 | 越南語 (vi) Ma Chương |
| 2 866 |
| 8 | 挪威語 (no) Mazhang |
 | 1 450 |
| 9 | 波斯語 (fa) ناحیه ماژانگ |
 | 472 |
| 10 | 俄語 (ru) Мачжан |
| 456 |
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 | 英語 (en) Mazhang, Zhanjiang |
 | 19 |
| 2 | 法語 (fr) District de Mazhang |
| 16 |
| 3 | 德語 (de) Mazhang |
| 14 |
| 4 | 中文 (zh) 麻章区 |
| 13 |
| 5 | 越南語 (vi) Ma Chương |
| 10 |
| 6 | 挪威語 (no) Mazhang |
 | 7 |
| 7 | 意大利語 (it) Distretto di Mazhang |
 | 4 |
| 8 | 日語 (ja) 麻章区 |
| 3 |
| 9 | 韓語 (ko) 마장구 |
| 3 |
| 10 | 波斯語 (fa) ناحیه ماژانگ |
 | 2 |
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 | 德語 (de) Mazhang |
 | 0 |
| 2 | 英語 (en) Mazhang, Zhanjiang |
| 0 |
| 3 | 西班牙語 (es) Mazhang |
| 0 |
| 4 | 巴斯克語 (eu) Mazhang barrutia |
| 0 |
| 5 | 波斯語 (fa) ناحیه ماژانگ |
| 0 |
| 6 | 法語 (fr) District de Mazhang |
| 0 |
| 7 | 意大利語 (it) Distretto di Mazhang |
| 0 |
| 8 | 日語 (ja) 麻章区 |
| 0 |
| 9 | 韓語 (ko) 마장구 |
| 0 |
| 10 | 挪威語 (no) Mazhang |
| 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 | 意大利語: 642464 08.2024 |
全球: 256814 08.2024 |
| 最佳排名 | 意大利語: 38226 11.2018 |
全球: 87594 06.2009 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2026年3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：第98屆奧斯卡金像獎、麥可·B·喬丹、罪人、傑茜·巴克利、保羅·湯瑪斯·安德森、西恩·潘、一戰再戰、艾美·麥迪根、哈姆奈特、提莫西·查拉梅。
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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 2025年7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 2025年6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 2025 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
