中文維基百科的「耶茲納斯」文章品質得分為 3.3 分（截至2024年8月1日）.
該文章還包含品質缺陷模板，這會降低品質分數。 這篇文章是愛沙尼亞語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是立陶宛語。 自「耶茲納斯」文章創建以來，其內容由 3 名中文維基百科註冊用戶撰寫，並由 160 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 4 次，在所有語言中被引用 1075 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 18 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 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 愛沙尼亞語 (et) Jieznas |  | 48.9161 |
| 2 | 立陶宛語 (lt) Jieznas |  | 43.2116 |
| 3 | 俄語 (ru) Езнас |  | 39.0125 |
| 4 | 英語 (en) Jieznas | | 36.0281 |
| 5 | 烏克蘭語 (uk) Єзнас |  | 33.2303 |
| 6 | 加泰羅尼亞語 (ca) Jieznas | | 32.4749 |
| 7 | 白俄羅斯語 (be) Езнас | | 31.9558 |
| 8 | 瑞典語 (sv) Jieznas |  | 27.8504 |
| 9 | 法語 (fr) Jieznas |  | 20.3432 |
| 10 | 波蘭語 (pl) Jezno |  | 17.0495 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 立陶宛語 (lt) Jieznas |
 | 30 |
| 2 | 英語 (en) Jieznas |
 | 29 |
| 3 | 德語 (de) Jieznas |
| 20 |
| 4 | 波蘭語 (pl) Jezno |
 | 19 |
| 5 | 俄語 (ru) Езнас |
| 16 |
| 6 | 法語 (fr) Jieznas |
 | 9 |
| 7 | 加泰羅尼亞語 (ca) Jieznas |
| 7 |
| 8 | 愛沙尼亞語 (et) Jieznas |
| 7 |
| 9 | 白俄羅斯語 (be) Езнас |
 | 4 |
| 10 | 西班牙語 (es) Jieznas |
| 4 |
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) جيزناس |
 | 0 |
| 2 | 白俄羅斯語 (be) Езнас |
| 0 |
| 3 | 加泰羅尼亞語 (ca) Jieznas |
| 0 |
| 4 | 德語 (de) Jieznas |
| 0 |
| 5 | 英語 (en) Jieznas |
| 0 |
| 6 | 世界語 (eo) Jieznas |
| 0 |
| 7 | 西班牙語 (es) Jieznas |
| 0 |
| 8 | 愛沙尼亞語 (et) Jieznas |
| 0 |
| 9 | 波斯語 (fa) ییزناس |
| 0 |
| 10 | 芬蘭語 (fi) Jieznas |
| 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: 285341 10.2013 |
全球: 952999 09.2014 |
| 最佳排名 | 中文: 65654 07.2021 |
全球: 93016 02.2016 |
2025年1月5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：魷魚遊戲、魷魚遊戲第二季、Avicii、吸血鬼：諾斯費拉圖、主顯節、人類偏肺病毒、吉米·卡特、伊隆·马斯克、傑夫·貝納、奥布瑞·普拉扎。
中文維基百科當天最受歡迎的文章是：魷魚遊戲2、現在撥打的電話、大奉打更人、九重紫、魷魚遊戲、問問星星吧、謝文雅、我獨自升級、2019年國際單位制基本單位重新定義、照明商店 (电视剧).
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
