泰米爾語維基百科的「சினாம்பா」文章品質得分為 1.8 分（截至2025年7月1日）.
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（泰米爾語）中最受歡迎的。 自「சினாம்பா」文章創建以來，其內容由 7 名泰米爾語維基百科註冊用戶撰寫，並由 632 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在泰米爾語維基百科中被引用 2 次，在所有語言中被引用 1740 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 28 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 2025年7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 | 西班牙語 (es) Chinampa |
 | 2 100 657 |
| 2 | 英語 (en) Chinampa |
 | 1 663 980 |
| 3 | 葡萄牙語 (pt) Chinampa |
 | 149 118 |
| 4 | 德語 (de) Chinampa |
 | 83 756 |
| 5 | 法語 (fr) Chinampa |
| 76 325 |
| 6 | 日語 (ja) チナンパ |
| 59 023 |
| 7 | 俄語 (ru) Чинампы |
| 57 757 |
| 8 | 意大利語 (it) Chinampa |
 | 32 704 |
| 9 | 波蘭語 (pl) Chinampa |
| 28 958 |
| 10 | 荷蘭語 (nl) Chinampa |
| 28 725 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| be | 白俄羅斯語 Чынампы |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Xinampa |  |
| cs | 捷克語 Chinampa |  |
| da | 丹麥語 Chinampa |  |
| de | 德語 Chinampa |  |
| en | 英語 Chinampa |  |
| eo | 世界語 Ĉinampo |  |
| es | 西班牙語 Chinampa |  |
| eu | 巴斯克語 Chinampa |  |
| fi | 芬蘭語 Chinampa |  |
| fr | 法語 Chinampa |  |
| hu | 匈牙利語 Csinampa |  |
| id | 印度尼西亞語 Chinampa | |
| it | 意大利語 Chinampa |  |
| ja | 日語 チナンパ |  |
| ka | 格魯吉亞語 ჩინამპები | |
| ko | 韓語 치남파 | |
| nl | 荷蘭語 Chinampa | |
| no | 挪威語 Chinampa | |
| pl | 波蘭語 Chinampa | |
| pt | 葡萄牙語 Chinampa | |
| ru | 俄語 Чинампы |  |
| simple | 簡體英語 Chinampa |  |
| sv | 瑞典語 Chinampas |  |
| ta | 泰米爾語 சினாம்பா | |
| tr | 土耳其語 Chinampa | |
| uk | 烏克蘭語 Чинампи | |
| zh | 中文 奇南帕 |  |
| 最佳排名 | 泰米爾語: 20845 04.2012 |
全球: 48875 10.2013 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2025年10月7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：艾德·蓋恩、伊尔斯·科赫、丽兹·波顿、安東尼·柏金斯、Monster: The Ed Gein Story、格蕾塔·通贝里、理查德·斯佩克、驚魂記、ChatGPT、查理·杭南。
泰米爾語維基百科當天最受歡迎的文章是：இட்லி கடை、பிரேமலதா விஜயகாந்த்、பதினெண் கீழ்க்கணக்கு、கோபால்சாமி துரைசாமி、பழனி பாபா、காந்தாரா、ஆதவ் அர்ஜுனா、திருக்குறள்、ருக்மணி வசந்த்、சுப்பிரமணிய பாரதி.
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 2025年7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 2025年6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 2025 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
