日語維基百科的「マルコ・ブレシャニーニ」文章品質得分為 11.3 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 4 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是意大利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「マルコ・ブレシャニーニ」文章創建以來，其內容由 2 名日語維基百科註冊用戶撰寫，並由 59 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 16 次，在所有語言中被引用 127 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 2023年11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 | 意大利語 (it) Marco Brescianini |
 | 77 531 |
| 2 | 英語 (en) Marco Brescianini |
 | 47 381 |
| 3 | 法語 (fr) Marco Brescianini |
 | 4 029 |
| 4 | 西班牙語 (es) Marco Brescianini |
| 3 440 |
| 5 | 俄語 (ru) Брешианини, Марко |
| 2 207 |
| 6 | 日語 (ja) マルコ・ブレシャニーニ |
 | 1 842 |
| 7 | 波蘭語 (pl) Marco Brescianini |
 | 274 |
| 8 | 波斯語 (fa) مارکو برشیانینی |
| 232 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 意大利語 (it) Marco Brescianini |
 | 5 981 |
| 2 | 英語 (en) Marco Brescianini |
| 1 014 |
| 3 | 法語 (fr) Marco Brescianini |
| 290 |
| 4 | 西班牙語 (es) Marco Brescianini |
 | 70 |
| 5 | 俄語 (ru) Брешианини, Марко |
| 66 |
| 6 | 日語 (ja) マルコ・ブレシャニーニ |
| 38 |
| 7 | 波斯語 (fa) مارکو برشیانینی |
| 8 |
| 8 | 波蘭語 (pl) Marco Brescianini |
| 8 |
下表顯示了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 | 意大利語 (it) Marco Brescianini |
 | 24 |
| 2 | 英語 (en) Marco Brescianini |
 | 15 |
| 3 | 西班牙語 (es) Marco Brescianini |
 | 8 |
| 4 | 法語 (fr) Marco Brescianini |
| 5 |
| 5 | 波斯語 (fa) مارکو برشیانینی |
 | 2 |
| 6 | 日語 (ja) マルコ・ブレシャニーニ |
| 2 |
| 7 | 俄語 (ru) Брешианини, Марко |
| 2 |
| 8 | 波蘭語 (pl) Marco Brescianini |
 | 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 | 日語: 353550 07.2022 |
全球: 144660 07.2022 |
| 最佳排名 | 日語: 43767 05.2022 |
全球: 14369 07.2023 |
2024年7月27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：2024年夏季奧林匹克運動會、席琳·狄翁、奥林匹克运动会、賀錦麗、僵人综合征、死侍與狼人、2020年夏季奥林匹克运动会、阿雅·中村、女神卡卡、玛丽·安托瓦内特。
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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 2023年11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 2023年10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
