閩南語維基百科的「Pa-la-koah」文章品質得分為 0.7 分（截至2023年11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中最受歡迎的。 自「Pa-la-koah」文章創建以來，其內容由 1 名閩南語維基百科註冊用戶撰寫，並由 711 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
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 26 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 2023年11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）。
The table below shows the language versions of the article with the highest quality.
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Paraquat |
 | 2 886 384 |
| 2 | 日語 (ja) パラコート |
 | 743 056 |
| 3 | 中文 (zh) 百草枯 |
| 680 937 |
| 4 | 西班牙語 (es) Paraquat |
 | 493 542 |
| 5 | 德語 (de) Paraquat |
| 275 934 |
| 6 | 葡萄牙語 (pt) Paraquat |
 | 160 632 |
| 7 | 法語 (fr) Paraquat |
| 154 335 |
| 8 | 韓語 (ko) 파라콰트 |
| 112 246 |
| 9 | 泰語 (th) พาราคว็อท |
| 109 933 |
| 10 | 意大利語 (it) Paraquat |
 | 80 565 |
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 باراكوات |  |
| cs | 捷克語 Paraquat |  |
| da | 丹麥語 Paraquat |  |
| de | 德語 Paraquat |  |
| en | 英語 Paraquat |  |
| es | 西班牙語 Paraquat | |
| et | 愛沙尼亞語 Parakvaat |  |
| fa | 波斯語 پاراکوات |  |
| fi | 芬蘭語 Parakvatti |  |
| fr | 法語 Paraquat |  |
| gl | 加利西亞語 Paraquat |  |
| it | 意大利語 Paraquat | |
| ja | 日語 パラコート |  |
| ko | 韓語 파라콰트 |  |
| la | 拉丁語 Paraquat | |
| nl | 荷蘭語 Paraquat |  |
| pl | 波蘭語 Parakwat | |
| pt | 葡萄牙語 Paraquat | |
| ru | 俄語 Паракват | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Parakvat |  |
| sr | 塞爾維亞語 Parakvat | |
| sv | 瑞典語 Parakvat | |
| th | 泰語 พาราคว็อท | |
| vi | 越南語 Paraquat | |
| zh | 中文 百草枯 |  |
| zhminnan | 閩南語 Pa-la-koah |  |
| 最佳排名 | 閩南語: 5618 06.2019 |
全球: 13018 06.2019 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年5月16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：彌助、新喀里多尼亞、斯洛伐克、罗伯特·菲乔、伯捷頓家族：名門韻事、YouTube、ChatGPT、2024年逝世人物列表、人猿星球、5月16日。
閩南語維基百科當天最受歡迎的文章是：Carles Puigdemont、Wikipedia、Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn、Edgeworth (Pennsylvania)、Bí-kok、Bân-lâm-gú、Tan-miâ、Bí-kok Su-hoat Pō͘、Al-Nuri ê Tōa Chheng-chin-sī、John Adams.
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 2023年11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 2023年10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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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
