皮米罗勒 - 法国洛特-加龙省市镇. 哈薩克語維基百科的「Пюимироль」文章品質得分為 14.1 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 4 個章節。 這篇文章是法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「Пюимироль」文章創建以來，其內容由 1 名哈薩克語維基百科註冊用戶撰寫，並由 191 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在哈薩克語維基百科中被引用 319 次，在所有語言中被引用 3461 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 23 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 | 法語 (fr) Puymirol |
 | 53 485 |
| 2 | 英語 (en) Puymirol |
 | 19 641 |
| 3 | 波蘭語 (pl) Puymirol |
 | 4 582 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) Puymirol |
| 3 518 |
| 5 | 意大利語 (it) Puymirol |
| 3 480 |
| 6 | 西班牙語 (es) Puymirol |
| 3 342 |
| 7 | 加泰羅尼亞語 (ca) Puègmiròl |
| 2 063 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) Puymirol |
| 2 005 |
| 9 | 中文 (zh) 皮米罗勒 |
 | 1 316 |
| 10 | 烏克蘭語 (uk) Пюїміроль |
| 1 215 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ca | 加泰羅尼亞語 Puègmiròl |  |
| de | 德語 Puymirol |  |
| en | 英語 Puymirol |  |
| es | 西班牙語 Puymirol |  |
| eu | 巴斯克語 Puymirol | |
| fr | 法語 Puymirol |  |
| hu | 匈牙利語 Puymirol | |
| it | 意大利語 Puymirol |  |
| kk | 哈薩克語 Пюимироль |  |
| la | 拉丁語 Puymirol |  |
| ms | 馬來語 Puymirol |  |
| nl | 荷蘭語 Puymirol |  |
| pl | 波蘭語 Puymirol |  |
| pt | 葡萄牙語 Puymirol |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Puymirol | |
| ru | 俄語 Пюимироль | |
| sk | 斯洛伐克語 Puymirol (obec) | |
| sv | 瑞典語 Puymirol |  |
| uk | 烏克蘭語 Пюїміроль | |
| uz | 烏茲別克語 Puymirol | |
| vi | 越南語 Puymirol | |
| zh | 中文 皮米罗勒 | |
| zhminnan | 閩南語 Puymirol | |
| 最佳排名 | 哈薩克語: 39463 07.2015 |
全球: 1016816 01.2017 |
| 最佳排名 | 哈薩克語: 2282 02.2017 |
全球: 30514 02.2011 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年10月10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：韩江、Lyle and Erik Menendez、拉斐爾·拿度、尚恩·库姆斯、喬治·鮑多克、拉坦·塔塔、颶風卡特里娜、飓风米尔顿、小丑：雙重瘋狂、埃塞爾·甘迺迪。
哈薩克語維基百科當天最受歡迎的文章是：Әлемнің жеті кереметі、Мысыр пирамидалары、Абай Құнанбайұлы、Жиембет жырау、Әбу Насыр Әл-Фараби、Абылай хан、Алаш партиясы、Қимақ қағанаты、Жасуша、Қазақ хандығы.
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
