多工資訊與計算系統 - 操作系統. 挪威語維基百科的「Multics」文章品質得分為 25.6 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 9 篇參考文獻和 2 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。 自「Multics」文章創建以來，其內容由 18 名挪威語維基百科註冊用戶撰寫，並由 729 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在挪威語維基百科中被引用 22 次，在所有語言中被引用 1391 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) Multics |
 | 1 095 160 |
| 2 | 俄語 (ru) Multics |
 | 198 841 |
| 3 | 西班牙語 (es) Multics |
 | 177 746 |
| 4 | 日語 (ja) Multics |
| 106 394 |
| 5 | 德語 (de) Multics |
 | 89 347 |
| 6 | 法語 (fr) Multics |
| 82 789 |
| 7 | 波蘭語 (pl) Multics |
| 65 672 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) Multics |
| 63 700 |
| 9 | 意大利語 (it) Multics |
| 53 660 |
| 10 | 中文 (zh) Multics |
 | 41 351 |
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 مولتكس |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Multics |  |
| cs | 捷克語 Multics |  |
| da | 丹麥語 Multics |  |
| de | 德語 Multics | |
| en | 英語 Multics |  |
| es | 西班牙語 Multics | |
| eu | 巴斯克語 Multics |  |
| fa | 波斯語 مولتیکس |  |
| fi | 芬蘭語 Multics |  |
| fr | 法語 Multics |  |
| hu | 匈牙利語 Multics | |
| it | 意大利語 Multics |  |
| ja | 日語 Multics |  |
| ko | 韓語 멀틱스 |  |
| nl | 荷蘭語 Multics | |
| no | 挪威語 Multics | |
| pl | 波蘭語 Multics | |
| pt | 葡萄牙語 Multics | |
| ru | 俄語 Multics |  |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Multics |  |
| sr | 塞爾維亞語 MULTICS |  |
| sv | 瑞典語 Multics | |
| tr | 土耳其語 Multics |  |
| uk | 烏克蘭語 Multics | |
| uz | 烏茲別克語 Multics |  |
| zh | 中文 Multics | |
| 最佳排名 | 挪威語: 20645 01.2015 |
全球: 49235 10.2011 |
| 最佳排名 | 挪威語: 8103 04.2011 |
全球: 779 06.2002 |
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。
挪威語維基百科當天最受歡迎的文章是：Marianne Ihlen、Axel Jensen、wiki.phtml、Serval、Leonard Cohen、Libanon、Anders Danielsen Lie、Thea Sofie Loch Næss、Tore Tønne、Iver Knotten.
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
