葡萄牙語維基百科的「LOS40」文章品質得分為 8.8 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 1 個章節。 這篇文章是加泰羅尼亞語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是西班牙語。 自「LOS40」文章創建以來，其內容由 9 名葡萄牙語維基百科註冊用戶撰寫，並由 615 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在葡萄牙語維基百科中被引用 113 次，在所有語言中被引用 2960 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 14 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 | 加泰羅尼亞語 (ca) Los 40 |  | 55.2027 |
| 2 | 英語 (en) Los 40 |  | 37.434 |
| 3 | 西班牙語 (es) Los 40 (España) |  | 30.8913 |
| 4 | 匈牙利語 (hu) Los 40 |  | 19.4329 |
| 5 | 德語 (de) LOS40 | | 19.3706 |
| 6 | 加利西亞語 (gl) LOS40 | | 18.0357 |
| 7 | 俄語 (ru) Los 40 Principales |  | 14.1665 |
| 8 | 法語 (fr) Los 40 | | 12.0304 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) LOS40 |  | 8.8429 |
| 10 | 印度尼西亞語 (id) Los 40 | | 8.3271 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 西班牙語 (es) Los 40 (España) |
 | 460 160 |
| 2 | 英語 (en) Los 40 |
| 263 755 |
| 3 | 法語 (fr) Los 40 |
 | 42 243 |
| 4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Los 40 |
| 23 615 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) LOS40 |
 | 9 371 |
| 6 | 加利西亞語 (gl) LOS40 |
| 8 903 |
| 7 | 德語 (de) LOS40 |
| 7 070 |
| 8 | 俄語 (ru) Los 40 Principales |
| 5 246 |
| 9 | 挪威語 (no) Los 40 Principales |
 | 3 406 |
| 10 | 巴斯克語 (eu) LOS40 |
| 2 698 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Los 40 |
 | 2 |
| 2 | 法語 (fr) Los 40 |
| 2 |
| 3 | 挪威語 (no) Los 40 Principales |
| 2 |
| 4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Los 40 |
 | 1 |
| 5 | 西班牙語 (es) Los 40 (España) |
| 1 |
| 6 | 德語 (de) LOS40 |
 | 0 |
| 7 | 巴斯克語 (eu) LOS40 |
| 0 |
| 8 | 加利西亞語 (gl) LOS40 |
| 0 |
| 9 | 匈牙利語 (hu) Los 40 |
| 0 |
| 10 | 印度尼西亞語 (id) Los 40 |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 葡萄牙語: 168264 11.2022 |
全球: 257010 11.2018 |
| 最佳排名 | 葡萄牙語: 7621 01.2017 |
全球: 6200 05.2016 |
2024年11月6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：唐納·川普、2024年美國總統選舉、賀錦麗、2020年美國總統選舉、美國選舉人團、美國總統、2016年美國總統選舉、美蘭尼亞·川普、美国总统列表、乔·拜登。
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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 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
