俄語維基百科的「Файнс, Марта」文章品質得分為 9.9 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 6 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「Файнс, Марта」文章創建以來，其內容由 14 名俄語維基百科註冊用戶撰寫，並由 190 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在俄語維基百科中被引用 23 次，在所有語言中被引用 186 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 9 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) Martha Fiennes |
 | 2 482 773 |
| 2 | 法語 (fr) Martha Fiennes |
 | 213 301 |
| 3 | 德語 (de) Martha Fiennes |
 | 147 204 |
| 4 | 俄語 (ru) Файнс, Марта |
| 135 188 |
| 5 | 意大利語 (it) Martha Fiennes |
| 114 584 |
| 6 | 瑞典語 (sv) Martha Fiennes |
 | 14 508 |
| 7 | 波斯語 (fa) مارتا فاینز |
| 10 342 |
| 8 | 阿拉伯語 (ar) مارثا فاينس |
 | 5 828 |
| 9 | 亞美尼亞語 (hy) Մարտա Ֆայնս |
 | 215 |
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 | 英語 (en) Martha Fiennes |
| 19 182 |
| 2 | 法語 (fr) Martha Fiennes |
 | 1 336 |
| 3 | 德語 (de) Martha Fiennes |
| 1 152 |
| 4 | 俄語 (ru) Файнс, Марта |
| 987 |
| 5 | 意大利語 (it) Martha Fiennes |
 | 827 |
| 6 | 波斯語 (fa) مارتا فاینز |
| 264 |
| 7 | 瑞典語 (sv) Martha Fiennes |
| 218 |
| 8 | 阿拉伯語 (ar) مارثا فاينس |
 | 86 |
| 9 | 亞美尼亞語 (hy) Մարտա Ֆայնս |
| 6 |
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 | 英語 (en) Martha Fiennes |
 | 86 |
| 2 | 德語 (de) Martha Fiennes |
 | 25 |
| 3 | 法語 (fr) Martha Fiennes |
| 24 |
| 4 | 意大利語 (it) Martha Fiennes |
| 24 |
| 5 | 俄語 (ru) Файнс, Марта |
 | 14 |
| 6 | 瑞典語 (sv) Martha Fiennes |
 | 8 |
| 7 | 亞美尼亞語 (hy) Մարտա Ֆայնս |
| 7 |
| 8 | 阿拉伯語 (ar) مارثا فاينس |
 | 1 |
| 9 | 波斯語 (fa) مارتا فاینز |
| 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 | 俄語: 49464 04.2019 |
全球: 28425 07.2019 |
| 最佳排名 | 俄語: 4432 12.2015 |
全球: 109498 12.2015 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年12月20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：马格德堡、獅子王：木法沙、伊隆·马斯克、Mazan rape case、Gisèle Pelicot、超人、艾爾頓·冼拿、伊薩克·哈賈爾、2024年逝世人物列表、大衛·科倫斯韋。
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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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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
