意大利語維基百科的「Gemmerich」文章品質得分為 13 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是閩南語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是德語。 自「Gemmerich」文章創建以來，其內容由 16 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 163 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在意大利語維基百科中被引用 138 次，在所有語言中被引用 2114 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 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 | 德語 (de) Gemmerich |
 | 35 248 |
| 2 | 英語 (en) Gemmerich |
 | 13 087 |
| 3 | 荷蘭語 (nl) Gemmerich |
 | 2 909 |
| 4 | 俄語 (ru) Геммерих |
| 2 883 |
| 5 | 波蘭語 (pl) Gemmerich |
| 2 880 |
| 6 | 法語 (fr) Gemmerich |
| 2 199 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Gemmerich |
| 2 079 |
| 8 | 羅馬尼亞語 (ro) Gemmerich |
 | 1 768 |
| 9 | 意大利語 (it) Gemmerich |
| 1 502 |
| 10 | 世界語 (eo) Gemmerich |
| 1 452 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| de | 德語 Gemmerich |  |
| en | 英語 Gemmerich |  |
| eo | 世界語 Gemmerich |  |
| es | 西班牙語 Gemmerich |  |
| eu | 巴斯克語 Gemmerich |  |
| fa | 波斯語 گمرایش |  |
| fr | 法語 Gemmerich |  |
| hu | 匈牙利語 Gemmerich | |
| it | 意大利語 Gemmerich | |
| ms | 馬來語 Gemmerich |  |
| nl | 荷蘭語 Gemmerich | |
| pl | 波蘭語 Gemmerich |  |
| pt | 葡萄牙語 Gemmerich | |
| ro | 羅馬尼亞語 Gemmerich |  |
| ru | 俄語 Геммерих | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Gemmerich | |
| sr | 塞爾維亞語 Гемерих | |
| sv | 瑞典語 Gemmerich |  |
| uk | 烏克蘭語 Геммеріх |  |
| uz | 烏茲別克語 Gemmerich | |
| vi | 越南語 Gemmerich | |
| zh | 中文 盖默里希 | |
| zhminnan | 閩南語 Gemmerich | |
| 最佳排名 | 意大利語: 432528 03.2008 |
全球: 839114 03.2008 |
| 最佳排名 | 意大利語: 40292 07.2015 |
全球: 29340 12.2023 |
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30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：Lyle and Erik Menéndez、克里斯·克里斯托佛森、真主党、尚恩·库姆斯、迪肯贝·穆托姆博、黎巴嫩、哈桑·纳斯鲁拉、瑪姬·史密芙、約翰·阿什頓、艾莉娅。
意大利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Lyle ed Erik Menéndez、Kris Kristofferson、Achille Lauro (nave)、Brennero (serie televisiva)、Sean Combs、Dikembe Mutombo、Hezbollah、The Lobster、Libano、Alessandro Altobelli.
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
