英語維基百科的「Sh 2-155」文章品質得分為 36 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 19 篇參考文獻和 3 個章節。 在該語言版本的維基百科中，該文章具有最佳的品質。此外，這篇文章是該語言版本（英語）中最受歡迎的。 自「Sh 2-155」文章創建以來，其內容由 45 名英語維基百科註冊用戶撰寫，並由 153 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在英語維基百科中被引用 295 次，在所有語言中被引用 2281 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 23 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) Sh 2-155 |
 | 102 314 |
| 2 | 意大利語 (it) Sh2-155 |
 | 12 415 |
| 3 | 日語 (ja) Sh2-155 |
| 10 089 |
| 4 | 波蘭語 (pl) Mgławica Grota |
 | 8 186 |
| 5 | 法語 (fr) Nébuleuse de la Grotte |
| 7 227 |
| 6 | 中文 (zh) 洞穴星雲 |
| 6 057 |
| 7 | 西班牙語 (es) Sh2-155 |
| 5 543 |
| 8 | 俄語 (ru) S 155 |
| 5 271 |
| 9 | 匈牙利語 (hu) Cave Nebula |
| 4 998 |
| 10 | 韓語 (ko) 동굴 성운 |
 | 4 573 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| cs | 捷克語 Sh2-155 |  |
| da | 丹麥語 Huletågen |  |
| de | 德語 Sh2-155 |  |
| en | 英語 Sh 2-155 |  |
| es | 西班牙語 Sh2-155 |  |
| fr | 法語 Nébuleuse de la Grotte |  |
| gl | 加利西亞語 Sh2-155 | |
| hr | 克羅地亞語 Sh2-155 |  |
| hu | 匈牙利語 Cave Nebula |  |
| it | 意大利語 Sh2-155 |  |
| ja | 日語 Sh2-155 |  |
| ko | 韓語 동굴 성운 |  |
| nl | 荷蘭語 Grotnevel | |
| pl | 波蘭語 Mgławica Grota |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Sh2-155 |  |
| ru | 俄語 S 155 |  |
| simple | 簡體英語 Cave nebula | |
| sk | 斯洛伐克語 Jaskyňa (hmlovina) | |
| sv | 瑞典語 Grottanebulosan |  |
| th | 泰語 เนบิวลาถ้ำ |  |
| tr | 土耳其語 Mağara Bulutsusu | |
| vi | 越南語 Sh2-155 | |
| zh | 中文 洞穴星雲 | |
| 最佳排名 | 英語: 731060 10.2013 |
全球: 756469 05.2012 |
| 最佳排名 | 英語: 24282 03.2017 |
全球: 49497 08.2012 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2026年3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：第98屆奧斯卡金像獎、麥可·B·喬丹、罪人、傑茜·巴克利、保羅·湯瑪斯·安德森、西恩·潘、一戰再戰、艾美·麥迪根、哈姆奈特、提莫西·查拉梅。
英語維基百科當天最受歡迎的文章是：98th Academy Awards、Michael B. Jordan、Paul Thomas Anderson、Jessie Buckley、Sinners (2025 film)、Amy Madigan、Autumn Durald Arkapaw、Maya Rudolph、Sean Penn、Academy Awards.
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
