日語維基百科的「サブネット」文章品質得分為 21.5 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 20 篇參考文獻和 11 個章節。 這篇文章是阿拉伯語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「サブネット」文章創建以來，其內容由 6 名日語維基百科註冊用戶撰寫，並由 1016 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在日語維基百科中被引用 17 次，在所有語言中被引用 678 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 27 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) Subnet |
 | 11 945 404 |
| 2 | 法語 (fr) Sous-réseau |
 | 2 570 132 |
| 3 | 德語 (de) Subnetz |
 | 1 374 074 |
| 4 | 西班牙語 (es) Subred |
| 1 037 001 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Sub-rede |
| 1 011 210 |
| 6 | 中文 (zh) 子网 |
 | 401 095 |
| 7 | 意大利語 (it) Sottorete |
| 399 770 |
| 8 | 俄語 (ru) Подсеть |
| 322 707 |
| 9 | 波蘭語 (pl) Podsieć |
| 290 367 |
| 10 | 荷蘭語 (nl) Subnet |
| 274 999 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 تجزئة الشبكة |  |
| bg | 保加利亞語 Подмрежа |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Subxarxa |  |
| cs | 捷克語 Podsíť |  |
| de | 德語 Subnetz |  |
| el | 希臘語 Μάσκα υποδικτύου |  |
| en | 英語 Subnet |  |
| es | 西班牙語 Subred | |
| et | 愛沙尼亞語 Alamvõrgumask |  |
| fa | 波斯語 زیرشبکه |  |
| fi | 芬蘭語 Aliverkko |  |
| fr | 法語 Sous-réseau |  |
| id | 印度尼西亞語 Subnetwork |  |
| it | 意大利語 Sottorete |  |
| ja | 日語 サブネット | |
| ka | 格魯吉亞語 ქვექსელები |  |
| ko | 韓語 부분망 | |
| nl | 荷蘭語 Subnet | |
| pl | 波蘭語 Podsieć | |
| pt | 葡萄牙語 Sub-rede |  |
| ru | 俄語 Подсеть | |
| sk | 斯洛伐克語 Podsieť | |
| sr | 塞爾維亞語 Računarske podmreže | |
| sv | 瑞典語 Subnät | |
| ta | 泰米爾語 உள்பிணையம் |  |
| vi | 越南語 Mạng con |  |
| zh | 中文 子网 | |
| 最佳排名 | 日語: 100069 04.2020 |
全球: 2504 10.2014 |
| 最佳排名 | 日語: 31495 03.2019 |
全球: 2188 01.2003 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年9月24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：黎巴嫩、真主党、Lyle and Erik Menéndez、尚恩·库姆斯、怪物：梅內德斯弒親兄弟檔、ChatGPT、2024年逝世人物列表、聯合公園、雷霆特攻隊 (電影)、9月24日。
日語維基百科當天最受歡迎的文章是：大口病院連続点滴中毒死事件、山本格、柏原崇、ダンプ松本、河合優実、野村麻純、小川淳也、高市早苗、Mrs. GREEN APPLE、若林佑真.
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
