荷蘭語維基百科的「Gleipnir」文章品質得分為 1.6 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是瑞典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「Gleipnir」文章創建以來，其內容由 25 名荷蘭語維基百科註冊用戶撰寫，並由 308 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在荷蘭語維基百科中被引用 7 次，在所有語言中被引用 1989 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) Gleipnir |
 | 793 252 |
| 2 | 日語 (ja) グレイプニル |
| 500 173 |
| 3 | 俄語 (ru) Глейпнир |
 | 234 656 |
| 4 | 德語 (de) Gleipnir |
 | 190 401 |
| 5 | 西班牙語 (es) Gleipnir |
| 122 105 |
| 6 | 中文 (zh) 格萊普尼爾 |
 | 88 109 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Gleipnir |
| 67 659 |
| 8 | 法語 (fr) Gleipnir |
| 62 704 |
| 9 | 波蘭語 (pl) Gleipnir |
| 51 317 |
| 10 | 瑞典語 (sv) Gleipner |
 | 42 411 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| bg | 保加利亞語 Глейпнир |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Gleipnir |  |
| da | 丹麥語 Gleipner |  |
| de | 德語 Gleipnir |  |
| en | 英語 Gleipnir |  |
| es | 西班牙語 Gleipnir |  |
| eu | 巴斯克語 Gleipnir |  |
| fa | 波斯語 گلیپنیر | |
| fi | 芬蘭語 Gleipnir |  |
| fr | 法語 Gleipnir | |
| gl | 加利西亞語 Gleipnir | |
| hr | 克羅地亞語 Gleipnir | |
| hu | 匈牙利語 Gleipnir |  |
| it | 意大利語 Gleipnir (mitologia) |  |
| ja | 日語 グレイプニル |  |
| ko | 韓語 글레이프니르 |  |
| nl | 荷蘭語 Gleipnir |  |
| pl | 波蘭語 Gleipnir | |
| pt | 葡萄牙語 Gleipnir |  |
| ru | 俄語 Глейпнир |  |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Gleipnir |  |
| simple | 簡體英語 Gleipnir |  |
| sv | 瑞典語 Gleipner |  |
| uk | 烏克蘭語 Ґлейпнір |  |
| zh | 中文 格萊普尼爾 | |
| 最佳排名 | 荷蘭語: 60524 04.2020 |
全球: 17495 07.2013 |
| 最佳排名 | 荷蘭語: 1556 12.2004 |
全球: 1944 08.2001 |
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24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：黎巴嫩、真主党、Lyle and Erik Menéndez、尚恩·库姆斯、怪物：梅內德斯弒親兄弟檔、ChatGPT、2024年逝世人物列表、聯合公園、雷霆特攻隊 (電影)、9月24日。
荷蘭語維基百科當天最受歡迎的文章是：Aron Wade、Libanon、Ahmed Aboutaleb、Hezbollah、ChatGPT、Marjolein Faber-van de Klashorst、Trap (2024)、Dennis Schouten、W817 (televisieserie)、Bill Wyman.
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
