棲霞區 - 南京市的市轄區. 德語維基百科的「Qixia (Nanjing)」文章品質得分為 19.1 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 3 個章節。 這篇文章是中文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「Qixia (Nanjing)」文章創建以來，其內容由 12 名德語維基百科註冊用戶撰寫，並由 120 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在德語維基百科中被引用 16 次，在所有語言中被引用 1374 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 15 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) Qixia District |
 | 47 133 |
| 2 | 中文 (zh) 栖霞区 |
| 29 960 |
| 3 | 日語 (ja) 棲霞区 |
 | 10 734 |
| 4 | 韓語 (ko) 치샤구 |
 | 5 781 |
| 5 | 法語 (fr) District de Qixia |
 | 4 743 |
| 6 | 德語 (de) Qixia (Nanjing) |
| 4 618 |
| 7 | 越南語 (vi) Thê Hà |
| 3 159 |
| 8 | 俄語 (ru) Цися (Нанкин) |
 | 1 839 |
| 9 | 挪威語 (no) Qixia (Nanjing) |
| 1 709 |
| 10 | 意大利語 (it) Distretto di Qixia |
| 1 214 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 中文 (zh) 栖霞区 |
 | 25 |
| 2 | 英語 (en) Qixia District |
| 24 |
| 3 | 德語 (de) Qixia (Nanjing) |
 | 12 |
| 4 | 法語 (fr) District de Qixia |
| 11 |
| 5 | 日語 (ja) 棲霞区 |
| 10 |
| 6 | 意大利語 (it) Distretto di Qixia |
 | 9 |
| 7 | 挪威語 (no) Qixia (Nanjing) |
| 8 |
| 8 | 越南語 (vi) Thê Hà |
| 6 |
| 9 | 韓語 (ko) 치샤구 |
| 5 |
| 10 | 瑞典語 (sv) Qixia |
 | 4 |
下表顯示了上個月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 | 意大利語 (it) Distretto di Qixia |
 | 1 |
| 2 | 中文 (zh) 栖霞区 |
| 1 |
| 3 | 德語 (de) Qixia (Nanjing) |
 | 0 |
| 4 | 英語 (en) Qixia District |
| 0 |
| 5 | 巴斯克語 (eu) Qixia Barrutia |
| 0 |
| 6 | 法語 (fr) District de Qixia |
| 0 |
| 7 | 印度尼西亞語 (id) Distrik Qixia |
| 0 |
| 8 | 日語 (ja) 棲霞区 |
| 0 |
| 9 | 韓語 (ko) 치샤구 |
| 0 |
| 10 | 挪威語 (no) Qixia (Nanjing) |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 德語: 725935 06.2010 |
全球: 773216 07.2010 |
| 最佳排名 | 德語: 42140 05.2009 |
全球: 77700 05.2009 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
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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 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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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
