丹麥語維基百科的「Urmager」文章品質得分為 3 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是德語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「Urmager」文章創建以來，其內容由 19 名丹麥語維基百科註冊用戶撰寫，並由 640 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在丹麥語維基百科中被引用 63 次，在所有語言中被引用 3915 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 25 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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Watchmaker |
 | 960 154 |
| 2 | 德語 (de) Uhrmacher |
 | 282 629 |
| 3 | 法語 (fr) Horloger |
 | 133 465 |
| 4 | 俄語 (ru) Часовщик |
| 102 668 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Relojoeiro |
 | 63 414 |
| 6 | 波蘭語 (pl) Zegarmistrz |
| 53 254 |
| 7 | 捷克語 (cs) Hodinář |
 | 32 858 |
| 8 | 瑞典語 (sv) Urmakare |
| 31 964 |
| 9 | 意大利語 (it) Orologiaio |
| 31 329 |
| 10 | 阿拉伯語 (ar) ساعاتي |
| 30 015 |
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 ساعاتي |  |
| az | 阿塞拜疆語 Saatsaz |  |
| cs | 捷克語 Hodinář |  |
| da | 丹麥語 Urmager |  |
| de | 德語 Uhrmacher |  |
| en | 英語 Watchmaker |  |
| eo | 世界語 Horloĝisto |  |
| fa | 波斯語 ساعتساز |  |
| fr | 法語 Horloger |  |
| he | 希伯來語 שען | |
| hi | 印地語 घड़ीसाज़ |  |
| hr | 克羅地亞語 Urar |  |
| it | 意大利語 Orologiaio |  |
| nn | 新挪威語 Urmakar |  |
| no | 挪威語 Urmaker | |
| pl | 波蘭語 Zegarmistrz |  |
| pt | 葡萄牙語 Relojoeiro | |
| ru | 俄語 Часовщик | |
| simple | 簡體英語 Watchmaker | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Urar |  |
| sr | 塞爾維亞語 Часовничар |  |
| sv | 瑞典語 Urmakare | |
| tr | 土耳其語 Saatçi | |
| uk | 烏克蘭語 Годинникар | |
| zh | 中文 錶匠 | |
| 最佳排名 | 丹麥語: 26995 05.2023 |
全球: 119778 04.2013 |
| 最佳排名 | 丹麥語: 4665 04.2011 |
全球: 18755 05.2004 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年9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：九一一袭击事件、阿尔韦托·藤森、賀錦麗、泰勒·斯威夫特、賈里德·伊薩克曼、查普尔·罗恩、阴间大法师、2024年逝世人物列表、詹姆士·厄爾·瓊斯、凯蒂·佩里。
丹麥語維基百科當天最受歡迎的文章是：DSV、Paradise Hotel (Danmark, sæson 6)、Ung Rejs、Pierre Kanstrup、Ditlev Tamm、Jeppe Søe、Kamala Harris、Akropolis (Athen)、Terrorangrebet den 11. september 2001、Heinz Tomato Ketchup.
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
