荷蘭語維基百科的「Sjwa」文章品質得分為 3 分（截至2023年11月1日）.
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。 2023年10月，Sjwa」一文由荷蘭語維基百科的 1 位作者編輯，並由 6 位所有語言的作者撰寫。 自「Sjwa」文章創建以來，其內容由 63 名荷蘭語維基百科註冊用戶撰寫，並由 1026 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 216 次，在所有語言中被引用 4639 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 29 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 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Schwa |
 | 2 |
| 2 | 捷克語 (cs) Šva |
 | 1 |
| 3 | 西班牙語 (es) Schwa |
| 1 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) Sjwa |
| 1 |
| 5 | 斯洛文尼亞語 (sl) Polglasnik |
| 1 |
| 6 | 阿拉伯語 (ar) مصوت مخفى |
 | 0 |
| 7 | 保加利亞語 (bg) Шва |
| 0 |
| 8 | 加泰羅尼亞語 (ca) Vocal neutra |
| 0 |
| 9 | 德語 (de) Schwa |
| 0 |
| 10 | 世界語 (eo) Ŝvao |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 مصوت مخفى |  |
| bg | 保加利亞語 Шва |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Vocal neutra |  |
| cs | 捷克語 Šva |  |
| de | 德語 Schwa |  |
| en | 英語 Schwa |  |
| eo | 世界語 Ŝvao |  |
| es | 西班牙語 Schwa |  |
| et | 愛沙尼亞語 Švaa |  |
| fa | 波斯語 واکه بیرنگ |  |
| fi | 芬蘭語 Švaa | |
| fr | 法語 Schwa |  |
| he | 希伯來語 שווא (פונטיקה) |  |
| hi | 印地語 श्वा |  |
| hr | 克羅地亞語 Poluglas | |
| id | 印度尼西亞語 Pepet | |
| ja | 日語 シュワー | |
| ko | 韓語 슈와 | |
| ms | 馬來語 E pepet | |
| nl | 荷蘭語 Sjwa |  |
| nn | 新挪威語 Schwa | |
| no | 挪威語 Schwa | |
| pl | 波蘭語 Szwa |  |
| pt | 葡萄牙語 Xevá | |
| ru | 俄語 Шва | |
| sk | 斯洛伐克語 Šva (neurčitý vokál) | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Polglasnik |  |
| sv | 瑞典語 Schwa | |
| uk | 烏克蘭語 Шва | |
| 最佳排名 | 荷蘭語: 21047 02.2014 |
全球: 41255 04.2008 |
2024年5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：彌助、新喀里多尼亞、斯洛伐克、罗伯特·菲乔、伯捷頓家族：名門韻事、YouTube、ChatGPT、2024年逝世人物列表、人猿星球、5月16日。
荷蘭語維基百科當天最受歡迎的文章是：Ronald Plasterk、Richard van Zwol、Loiza Lamers、ChatGPT、Joost Klein、Extreemrechts、Pinksteren、Rode diesel、Geert Wilders、Nieuw-Caledonië (gebiedsdeel).
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
