什約克河 - 印度河流. 世界語維基百科的「Ŝjok (rivero)」文章品質得分為 27.4 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 3 篇參考文獻和 3 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中最受歡迎的。 自「Ŝjok (rivero)」文章創建以來，其內容由 3 名世界語維基百科註冊用戶撰寫，並由 249 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在世界語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 947 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) Shyok River |
 | 389 228 |
| 2 | 印地語 (hi) श्योक नदी |
 | 46 273 |
| 3 | 德語 (de) Shyok |
 | 15 100 |
| 4 | 簡體英語 (simple) Shyok River |
| 10 323 |
| 5 | 俄語 (ru) Шайок |
 | 8 518 |
| 6 | 意大利語 (it) Shyok |
| 6 306 |
| 7 | 西班牙語 (es) Río Shyok |
| 5 882 |
| 8 | 中文 (zh) 什約克河 |
| 5 619 |
| 9 | 波蘭語 (pl) Shyok |
| 5 224 |
| 10 | 捷克語 (cs) Šajók |
 | 3 882 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ca | 加泰羅尼亞語 Riu Shyok |  |
| cs | 捷克語 Šajók |  |
| de | 德語 Shyok |  |
| en | 英語 Shyok River |  |
| eo | 世界語 Ŝjok (rivero) |  |
| es | 西班牙語 Río Shyok |  |
| et | 愛沙尼亞語 Shyok | |
| fr | 法語 Shyok | |
| hi | 印地語 श्योक नदी | |
| hy | 亞美尼亞語 Շայոկ | |
| id | 印度尼西亞語 Sungai Shyok |  |
| it | 意大利語 Shyok |  |
| ja | 日語 ショク川 |  |
| ko | 韓語 시요크강 |  |
| lt | 立陶宛語 Šijokas | |
| nl | 荷蘭語 Shyok | |
| pl | 波蘭語 Shyok |  |
| pt | 葡萄牙語 Rio Shyok | |
| ru | 俄語 Шайок |  |
| simple | 簡體英語 Shyok River |  |
| ta | 泰米爾語 சியோக் ஆறு | |
| uk | 烏克蘭語 Шайок | |
| ur | 烏爾都語 دریائے شیوک | |
| vi | 越南語 Sông Shyok |  |
| zh | 中文 什約克河 | |
| 最佳排名 | 世界語: 24828 11.2021 |
全球: 72024 06.2020 |
| 最佳排名 | 世界語: 1844 10.2023 |
全球: 21021 06.2020 |
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1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：蘇萊曼尼・班巴、夏尔·勒克莱尔、2024年世界一级方程式锦标赛、绿洲乐队、魔戒、艾玛·纳瓦罗、法特曼·斯庫普、2024年逝世人物列表、異形：羅慕路斯、Kaos。
世界語維基百科當天最受歡迎的文章是：Manuel de Pedrolo、Carles Puigdemont i Casamajó、Bitmono、wiki.phtml、Ĝermolisto de populara kulturo、Naturparko Novohrada montaro、Vikipedio、Esperanto、Dua Mondmilito、RSS.
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
