中文維基百科的「榮町車站 (札幌市)」文章品質得分為 29.5 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 7 個章節。 這篇文章是日語維基百科中品質最好的。 此外，這篇文章是該語言版本（中文）中最受歡迎的。 自「榮町車站 (札幌市)」文章創建以來，其內容由 12 名中文維基百科註冊用戶撰寫，並由 119 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 60 次，在所有語言中被引用 231 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：
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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 | 日語 (ja) 栄町駅 (札幌市) |
 | 46 903 |
| 2 | 中文 (zh) 榮町車站 (札幌市) |
 | 7 920 |
| 3 | 英語 (en) Sakaemachi Station (Hokkaido) |
| 7 572 |
| 4 | 韓語 (ko) 사카에마치역 (삿포로시) |
 | 538 |
| 5 | 意大利語 (it) Sakaemachi (metropolitana di Sapporo) |
 | 437 |
| 6 | 法語 (fr) Sakaemachi (métro de Sapporo) |
 | 136 |
| 7 | 越南語 (vi) Ga Sakaemachi (Hokkaidō) |
| 113 |
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 | 日語 (ja) 栄町駅 (札幌市) |
| 653 |
| 2 | 中文 (zh) 榮町車站 (札幌市) |
 | 61 |
| 3 | 英語 (en) Sakaemachi Station (Hokkaido) |
| 47 |
| 4 | 韓語 (ko) 사카에마치역 (삿포로시) |
| 26 |
| 5 | 意大利語 (it) Sakaemachi (metropolitana di Sapporo) |
| 4 |
| 6 | 法語 (fr) Sakaemachi (métro de Sapporo) |
| 2 |
| 7 | 越南語 (vi) Ga Sakaemachi (Hokkaidō) |
| 1 |
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 | 日語 (ja) 栄町駅 (札幌市) |
 | 69 |
| 2 | 英語 (en) Sakaemachi Station (Hokkaido) |
 | 21 |
| 3 | 中文 (zh) 榮町車站 (札幌市) |
 | 12 |
| 4 | 意大利語 (it) Sakaemachi (metropolitana di Sapporo) |
 | 8 |
| 5 | 法語 (fr) Sakaemachi (métro de Sapporo) |
| 5 |
| 6 | 韓語 (ko) 사카에마치역 (삿포로시) |
 | 3 |
| 7 | 越南語 (vi) Ga Sakaemachi (Hokkaidō) |
 | 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 | 韓語 (ko) 사카에마치역 (삿포로시) |
| 3 |
| 2 | 英語 (en) Sakaemachi Station (Hokkaido) |
 | 0 |
| 3 | 法語 (fr) Sakaemachi (métro de Sapporo) |
| 0 |
| 4 | 意大利語 (it) Sakaemachi (metropolitana di Sapporo) |
| 0 |
| 5 | 日語 (ja) 栄町駅 (札幌市) |
| 0 |
| 6 | 越南語 (vi) Ga Sakaemachi (Hokkaidō) |
| 0 |
| 7 | 中文 (zh) 榮町車站 (札幌市) |
| 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: 95899 08.2008 |
全球: 1349173 03.2025 |
| 最佳排名 | 中文: 11761 08.2014 |
全球: 95053 01.2005 |
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。
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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
