馬來語維基百科的「Lesja」文章品質得分為 8.8 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是新挪威語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是挪威語。 該文章在馬來語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 1742 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 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 新挪威語 (nn) Lesja kommune |  | 79.7054 |
| 2 | 英語 (en) Lesja |  | 71.8108 |
| 3 | 德語 (de) Lesja |  | 43.5276 |
| 4 | 瑞典語 (sv) Lesja kommun |  | 38.6644 |
| 5 | 挪威語 (no) Lesja | | 38.3588 |
| 6 | 簡體英語 (simple) Lesja | | 36.3403 |
| 7 | 羅馬尼亞語 (ro) Lesja |  | 31.5452 |
| 8 | 亞美尼亞語 (hy) Լեշա |  | 28.0355 |
| 9 | 斯洛文尼亞語 (sl) Lesja |  | 23.8876 |
| 10 | 芬蘭語 (fi) Lesja | | 23.7555 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ca | 加泰羅尼亞語 Lesja |  |
| da | 丹麥語 Lesja |  |
| de | 德語 Lesja |  |
| en | 英語 Lesja |  |
| eo | 世界語 Lesja |  |
| es | 西班牙語 Lesja | |
| et | 愛沙尼亞語 Lesja vald |  |
| eu | 巴斯克語 Lesja |  |
| fi | 芬蘭語 Lesja |  |
| fr | 法語 Lesja |  |
| hy | 亞美尼亞語 Լեշա | |
| it | 意大利語 Lesja | |
| la | 拉丁語 Lesja (Norvegia) |  |
| ms | 馬來語 Lesja |  |
| nl | 荷蘭語 Lesja | |
| nn | 新挪威語 Lesja kommune |  |
| no | 挪威語 Lesja |  |
| pl | 波蘭語 Lesja |  |
| pt | 葡萄牙語 Lesja |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Lesja | |
| ru | 俄語 Леша (коммуна) | |
| simple | 簡體英語 Lesja |  |
| sl | 斯洛文尼亞語 Lesja | |
| sv | 瑞典語 Lesja kommun |  |
| vi | 越南語 Lesja | |
| zh | 中文 萊沙 | |
| zhminnan | 閩南語 Lesja |  |
| 最佳排名 | 馬來語: 65400 11.2013 |
全球: 478129 09.2011 |
| 最佳排名 | 馬來語: 6442 11.2013 |
全球: 18171 03.2005 |
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：茜茜公主、弗朗茨·约瑟夫一世、感恩節、歐洲冠軍聯賽、魔法壞女巫、神鬼戰士II、伊隆·马斯克、ChatGPT、2024年逝世人物列表、女巫前傳。
馬來語維基百科當天最受歡迎的文章是：Krisis pencerobohan Lahad Datu 2013、Andai Tiada Dia、Takluk: Lahad Datu、Kain Benang Johor、Kelas Tahanan Cikgu Hiragi、Kahar: Kapla High Council、Dhia Kasyrani、Lara Kasih、Sharnaaz Ahmad、Jamalul Kiram III.
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
