中文維基百科的「庫拉托夫斯基十四集問題」文章品質得分為 19.5 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 4 篇參考文獻和 5 個章節。 這篇文章是法語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「庫拉托夫斯基十四集問題」文章創建以來，其內容由 8 名中文維基百科註冊用戶撰寫，並由 44 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在中文維基百科中被引用 3 次，在所有語言中被引用 27 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 6 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 | 英語 (en) Kuratowski's closure-complement problem |
 | 68 372 |
| 2 | 中文 (zh) 庫拉托夫斯基十四集問題 |
 | 5 378 |
| 3 | 法語 (fr) Théorème de fermeture/complémentaire de Kuratowski |
 | 3 321 |
| 4 | 俄語 (ru) Задача Куратовского |
| 2 193 |
| 5 | 韓語 (ko) 쿠라토프스키 모노이드 |
 | 1 233 |
| 6 | 阿拉伯語 (ar) مسألة كوراتويسكي للغلق-التكملة |
| 1 081 |
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) Kuratowski's closure-complement problem |
 | 22 |
| 2 | 法語 (fr) Théorème de fermeture/complémentaire de Kuratowski |
 | 8 |
| 3 | 中文 (zh) 庫拉托夫斯基十四集問題 |
| 8 |
| 4 | 俄語 (ru) Задача Куратовского |
 | 3 |
| 5 | 韓語 (ko) 쿠라토프스키 모노이드 |
 | 2 |
| 6 | 阿拉伯語 (ar) مسألة كوراتويسكي للغلق-التكملة |
 | 1 |
下表顯示了上個月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 | 阿拉伯語 (ar) مسألة كوراتويسكي للغلق-التكملة |
 | 0 |
| 2 | 英語 (en) Kuratowski's closure-complement problem |
| 0 |
| 3 | 法語 (fr) Théorème de fermeture/complémentaire de Kuratowski |
| 0 |
| 4 | 韓語 (ko) 쿠라토프스키 모노이드 |
| 0 |
| 5 | 俄語 (ru) Задача Куратовского |
| 0 |
| 6 | 中文 (zh) 庫拉托夫斯基十四集問題 |
| 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 | 中文: 127525 01.2008 |
全球: 950487 10.2013 |
| 最佳排名 | 中文: 14381 08.2007 |
全球: 143798 07.2013 |
2025年9月26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：克劳迪娅·卡尔迪纳莱、一戰再戰、ChatGPT、今際之國的闖關者、健力士、2025年逝世人物列表、本雅明·内塔尼亚胡、弗莱德·希尔顿、查理·柯克、Arthur Guinness。
中文維基百科當天最受歡迎的文章是：于朦胧、今際之國的闖關者 (電視劇)、堰塞湖、BOYS II PLANET、暴君的廚師、鏈鋸人、宋伊人、颱風樺加沙、馬太鞍溪堰塞湖溢流、傅崐萁.
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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$$PopGlobal=∑↙{lang=1}↖6 PopLocal_{lang}=483$$
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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
