俄語維基百科的「Эбелебен」文章品質得分為 25.4 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 3 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是德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「Эбелебен」文章創建以來，其內容由 17 名俄語維基百科註冊用戶撰寫，並由 254 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 59 次，在所有語言中被引用 1005 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 25 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 | 德語 (de) Ebeleben |
 | 118 350 |
| 2 | 英語 (en) Ebeleben |
 | 19 919 |
| 3 | 波蘭語 (pl) Ebeleben |
 | 8 182 |
| 4 | 俄語 (ru) Эбелебен |
 | 4 882 |
| 5 | 法語 (fr) Ebeleben |
| 3 649 |
| 6 | 荷蘭語 (nl) Ebeleben |
| 3 484 |
| 7 | 意大利語 (it) Ebeleben |
| 2 869 |
| 8 | 世界語 (eo) Ebeleben |
| 2 618 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Ebeleben |
| 2 485 |
| 10 | 羅馬尼亞語 (ro) Ebeleben |
| 2 294 |
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 إبهليبن |  |
| bg | 保加利亞語 Ебелебен |  |
| de | 德語 Ebeleben |  |
| en | 英語 Ebeleben |  |
| eo | 世界語 Ebeleben |  |
| es | 西班牙語 Ebeleben | |
| fa | 波斯語 ابلبن |  |
| fr | 法語 Ebeleben | |
| hu | 匈牙利語 Ebeleben |  |
| it | 意大利語 Ebeleben | |
| kk | 哈薩克語 Эбелебен |  |
| ms | 馬來語 Ebeleben | |
| nl | 荷蘭語 Ebeleben | |
| pl | 波蘭語 Ebeleben |  |
| pt | 葡萄牙語 Ebeleben | |
| ro | 羅馬尼亞語 Ebeleben | |
| ru | 俄語 Эбелебен | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Ebeleben |  |
| sr | 塞爾維亞語 Ебелебен |  |
| sv | 瑞典語 Ebeleben | |
| tr | 土耳其語 Ebeleben |  |
| uk | 烏克蘭語 Ебелебен |  |
| uz | 烏茲別克語 Ebeleben | |
| vi | 越南語 Ebeleben | |
| zh | 中文 埃伯莱本 | |
| 最佳排名 | 俄語: 197951 01.2008 |
全球: 795712 07.2008 |
| 最佳排名 | 俄語: 56088 12.2007 |
全球: 39117 02.2004 |
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。
俄語維基百科當天最受歡迎的文章是：Яндекс、Квадроберы、Керимов, Сулейман Абусаидович、Зубец, Алексей Николаевич、Сигал, Стивен、Комбинация (группа)、Милтон (ураган)、Джексон, Майкл、Барахоев, Бекхан Абдулхамидович、YouTube.
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
