沙皇 - 头衔或君主称号. 閩南語維基百科的「Sa-hông」文章品質得分為 0.4 分（截至2024年8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「Sa-hông」文章創建以來，其內容由 2 名閩南語維基百科註冊用戶撰寫，並由 2886 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯（第7235名）。 該文章在閩南語維基百科中被引用 11 次，在所有語言中被引用 28164 次（第5654名）。
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 53 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 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 تسار |  |
| az | 阿塞拜疆語 Çar | |
| be | 白俄羅斯語 Цар |  |
| bg | 保加利亞語 Цар |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Tsar |  |
| cs | 捷克語 Car | |
| da | 丹麥語 Zar | |
| de | 德語 Zar |  |
| el | 希臘語 Τσάρος |  |
| en | 英語 Tsar |  |
| eo | 世界語 Caro |  |
| es | 西班牙語 Zar | |
| et | 愛沙尼亞語 Tsaar | |
| eu | 巴斯克語 Tsar | |
| fa | 波斯語 تزار | |
| fi | 芬蘭語 Tsaari | |
| fr | 法語 Tsar |  |
| gl | 加利西亞語 Tsar |  |
| he | 希伯來語 צאר | |
| hi | 印地語 त्सार |  |
| hr | 克羅地亞語 Car | |
| hu | 匈牙利語 Cár | |
| hy | 亞美尼亞語 Ցար | |
| id | 印度尼西亞語 Tsar | |
| it | 意大利語 Zar | |
| ja | 日語 ツァーリ |  |
| ka | 格魯吉亞語 ცარი | |
| kk | 哈薩克語 Патша |  |
| ko | 韓語 차르 | |
| la | 拉丁語 Tzar | |
| lt | 立陶宛語 Caras | |
| ms | 馬來語 Tsar | |
| nl | 荷蘭語 Tsaar | |
| nn | 新挪威語 Tsar | |
| no | 挪威語 Tsar | |
| pl | 波蘭語 Car | |
| pt | 葡萄牙語 Czar | |
| ro | 羅馬尼亞語 Țar |  |
| ru | 俄語 Царь | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Car | |
| simple | 簡體英語 Tsar | |
| sk | 斯洛伐克語 Cár | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Car | |
| sr | 塞爾維亞語 Цар | |
| sv | 瑞典語 Tsar | |
| th | 泰語 ซาร์ | |
| tr | 土耳其語 Çar | |
| uk | 烏克蘭語 Цар | |
| ur | 烏爾都語 زار | |
| uz | 烏茲別克語 Sar |  |
| vi | 越南語 Sa hoàng | |
| zh | 中文 沙皇 | |
| zhminnan | 閩南語 Sa-hông |  |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11月12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：唐納·川普、馬克羅·魯比奧、伊隆·马斯克、宋再臨、2024年美國總統選舉、美瑾·霍絲、美蘭尼亞·川普、神鬼戰士II、ChatGPT、2024年逝世人物列表。
閩南語維基百科當天最受歡迎的文章是：New York Chhī、Saint-Laurent-des-Arbres、Isaac Newton、Portland (Oregon)、Tiong-hôa Jîn-bîn Kiōng-hô-kok、New Jersey、Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn、Gregor Mendel、New Zealand、New Orleans.
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
