徽章 - 表示身份、职业等的标志. 中文維基百科的「证章」文章品質得分為 27.4 分（截至2026年7月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 13 個章節。 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（中文）中最受歡迎的。 自「证章」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 628 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 85 次，在所有語言中被引用 4287 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 29 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 2026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) Badge |
 | 1 630 323 |
| 2 | 日語 (ja) バッジ |
 | 561 247 |
| 3 | 德語 (de) Badge |
 | 468 766 |
| 4 | 俄語 (ru) Нагрудный знак |
| 308 995 |
| 5 | 法語 (fr) Badge |
 | 167 460 |
| 6 | 波蘭語 (pl) Odznaka |
| 133 051 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Distintivo |
 | 90 812 |
| 8 | 挪威語 (no) Merke (utmerkelse) |
| 78 915 |
| 9 | 瑞典語 (sv) Tjänstetecken |
| 55 024 |
| 10 | 意大利語 (it) Distintivo |
 | 39 373 |
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 شارة تعريف |  |
| az | 阿塞拜疆語 Döş nişanı |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Distintiu |  |
| cs | 捷克語 Odznak |  |
| de | 德語 Badge |  |
| en | 英語 Badge |  |
| fa | 波斯語 آرم سینه |  |
| fi | 芬蘭語 Rintamerkki | |
| fr | 法語 Badge | |
| he | 希伯來語 תג (סמל) |  |
| hy | 亞美尼亞語 Կրծքանշան |  |
| id | 印度尼西亞語 Lencana | |
| it | 意大利語 Distintivo |  |
| ja | 日語 バッジ |  |
| ko | 韓語 배지 (장신구) | |
| ms | 馬來語 Lencana | |
| nl | 荷蘭語 Ereteken | |
| no | 挪威語 Merke (utmerkelse) |  |
| pl | 波蘭語 Odznaka | |
| pt | 葡萄牙語 Distintivo | |
| ru | 俄語 Нагрудный знак |  |
| simple | 簡體英語 Badge |  |
| sl | 斯洛文尼亞語 Značka |  |
| sr | 塞爾維亞語 Значка |  |
| sv | 瑞典語 Tjänstetecken |  |
| th | 泰語 ตรา |  |
| tr | 土耳其語 Rozet | |
| uk | 烏克蘭語 Нагрудний знак |  |
| zh | 中文 证章 | |
| 最佳排名 | 中文: 213552 02.2008 |
全球: 57785 07.2008 |
| 最佳排名 | 中文: 27654 11.2025 |
全球: 19189 06.2011 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
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 5,000 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2026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 2026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 2026 年的數據。 更多資訊
$$品質=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(3.81+0+33.33+100+0)$$
在哪裡：
$$GlobalAI=|⋃↙{lang=1}↖29 Authors_{lang}|=2$$
$$PopGlobal=∑↙{lang=1}↖29 PopLocal_{lang}=6299$$
where:
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
