意大利語維基百科的「Federal」文章品質得分為 6.3 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 7 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（意大利語）中最受歡迎的。 自「Federal」文章創建以來，其內容由 3 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 162 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 13 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 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 | 英語 (en) Federal |
 | 983 317 |
| 2 | 印度尼西亞語 (id) Federal |
 | 182 572 |
| 3 | 葡萄牙語 (pt) Federal |
 | 43 259 |
| 4 | 西班牙語 (es) Federal (desambiguación) |
| 36 276 |
| 5 | 簡體英語 (simple) Federal |
 | 9 602 |
| 6 | 德語 (de) Federal |
 | 7 319 |
| 7 | 荷蘭語 (nl) Federal |
| 5 436 |
| 8 | 阿拉伯語 (ar) فيدرالي |
 | 3 877 |
| 9 | 法語 (fr) Federal |
| 2 005 |
| 10 | 波斯語 (fa) فدرال (ابهامزدایی) |
 | 1 917 |
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 | 英語 (en) Federal |
| 962 |
| 2 | 印度尼西亞語 (id) Federal |
 | 438 |
| 3 | 簡體英語 (simple) Federal |
 | 56 |
| 4 | 葡萄牙語 (pt) Federal |
| 43 |
| 5 | 德語 (de) Federal |
| 30 |
| 6 | 西班牙語 (es) Federal (desambiguación) |
| 25 |
| 7 | 韓語 (ko) 페더럴 |
| 13 |
| 8 | 瑞典語 (sv) Federal (olika betydelser) |
| 13 |
| 9 | 法語 (fr) Federal |
| 12 |
| 10 | 阿拉伯語 (ar) فيدرالي |
| 10 |
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 | 英語 (en) Federal |
 | 101 |
| 2 | 西班牙語 (es) Federal (desambiguación) |
 | 12 |
| 3 | 印度尼西亞語 (id) Federal |
| 12 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) Federal |
| 10 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Federal |
 | 8 |
| 6 | 簡體英語 (simple) Federal |
| 7 |
| 7 | 德語 (de) Federal |
 | 4 |
| 8 | 意大利語 (it) Federal |
| 3 |
| 9 | 阿拉伯語 (ar) فيدرالي |
 | 2 |
| 10 | 法語 (fr) Federal |
 | 1 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 意大利語: 423924 03.2008 |
全球: 112678 09.2008 |
| 最佳排名 | 意大利語: 40193 02.2020 |
全球: 9937 11.2002 |
2026年2月21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：謝菲·艾比史頓、刘美贤、埃里克·迪恩、2026年冬季奧林匹克運動會、吕蓓卡·盖哈特、約翰內斯·赫斯弗洛·克羅伯、咆哮山莊、肌萎缩性脊髓侧索硬化症、安德鲁·蒙巴顿·温莎、小约翰·肯尼迪。
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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 2025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 2025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 2025 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
