意大利語維基百科的「Matt Blunt」文章品質得分為 7.1 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 6 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。 2024年7月，Matt Blunt」一文由意大利語維基百科的 1 位作者編輯，並由 2 位所有語言的作者撰寫。 自「Matt Blunt」文章創建以來，其內容由 3 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 374 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 19 次，在所有語言中被引用 484 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 14 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) Matt Blunt |
 | 642 976 |
| 2 | 德語 (de) Matt Blunt |
 | 15 050 |
| 3 | 法語 (fr) Matt Blunt |
| 9 546 |
| 4 | 俄語 (ru) Блант, Мэтт |
 | 3 376 |
| 5 | 瑞典語 (sv) Matt Blunt |
| 3 021 |
| 6 | 挪威語 (no) Matt Blunt |
| 2 734 |
| 7 | 芬蘭語 (fi) Matt Blunt |
| 2 479 |
| 8 | 丹麥語 (da) Matt Blunt |
| 2 326 |
| 9 | 簡體英語 (simple) Matt Blunt |
 | 1 260 |
| 10 | 中文 (zh) 馬特·布朗特 |
| 1 214 |
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) Matt Blunt |
 | 224 |
| 2 | 法語 (fr) Matt Blunt |
 | 44 |
| 3 | 德語 (de) Matt Blunt |
| 38 |
| 4 | 挪威語 (no) Matt Blunt |
 | 19 |
| 5 | 俄語 (ru) Блант, Мэтт |
 | 9 |
| 6 | 烏克蘭語 (uk) Метт Блант |
| 8 |
| 7 | 丹麥語 (da) Matt Blunt |
| 7 |
| 8 | 芬蘭語 (fi) Matt Blunt |
| 6 |
| 9 | 瑞典語 (sv) Matt Blunt |
| 6 |
| 10 | 簡體英語 (simple) Matt Blunt |
| 5 |
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 | 意大利語: 623427 02.2024 |
全球: 109896 11.2008 |
| 最佳排名 | 意大利語: 33319 03.2024 |
全球: 15456 11.2004 |
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。
意大利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Donald Trump、Elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024、Elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2020、Kamala Harris、Elon Musk、Presidenti degli Stati Uniti d'America、Elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2016、Melania Trump、Presidente degli Stati Uniti d'America、Joe Biden.
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
