新挪威語維基百科的「Bergama」文章品質得分為 32.9 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是土耳其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「Bergama」文章創建以來，其內容由 1 名新挪威語維基百科註冊用戶撰寫，並由 470 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在新挪威語維基百科中被引用 5 次，在所有語言中被引用 1736 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 30 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) Bergama |
 | 2 |
| 2 | 羅馬尼亞語 (ro) Bergama |
| 2 |
| 3 | 土耳其語 (tr) Bergama |
| 2 |
| 4 | 德語 (de) Bergama |
 | 1 |
| 5 | 阿拉伯語 (ar) برغاما |
 | 0 |
| 6 | 阿塞拜疆語 (az) Berqama |
| 0 |
| 7 | 保加利亞語 (bg) Бергама |
| 0 |
| 8 | 加泰羅尼亞語 (ca) Bergama |
| 0 |
| 9 | 丹麥語 (da) Bergama |
| 0 |
| 10 | 希臘語 (el) Μπέργκαμα |
| 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 برغاما |  |
| az | 阿塞拜疆語 Berqama |  |
| bg | 保加利亞語 Бергама |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Bergama |  |
| da | 丹麥語 Bergama |  |
| de | 德語 Bergama |  |
| el | 希臘語 Μπέργκαμα |  |
| en | 英語 Bergama |  |
| eo | 世界語 Bergama |  |
| es | 西班牙語 Bergama |  |
| fa | 波斯語 برگاما | |
| fr | 法語 Bergama |  |
| hy | 亞美尼亞語 Բերգամա |  |
| it | 意大利語 Bergama |  |
| ja | 日語 ベルガマ |  |
| kk | 哈薩克語 Бергама | |
| ms | 馬來語 Bergama |  |
| nl | 荷蘭語 Bergama (stad) | |
| nn | 新挪威語 Bergama | |
| no | 挪威語 Bergama | |
| pl | 波蘭語 Bergama | |
| pt | 葡萄牙語 Bergama | |
| ro | 羅馬尼亞語 Bergama | |
| ru | 俄語 Бергама | |
| tr | 土耳其語 Bergama |  |
| uk | 烏克蘭語 Бергама | |
| ur | 烏爾都語 برگاما | |
| vi | 越南語 Bergama | |
| zh | 中文 貝爾加馬 | |
| zhminnan | 閩南語 Bergama |  |
| 最佳排名 | 新挪威語: 10796 07.2017 |
全球: 156305 08.2023 |
| 最佳排名 | 新挪威語: 5057 08.2012 |
全球: 10381 04.2012 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
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新挪威語維基百科當天最受歡迎的文章是：Line Kloster、Karsten Warholm、Carles Puigdemont、Sander Skotheim、Verdas land、Andreas Thorkildsen、Gabon、Linn Ullmann、Svartifoss、Det norske alfabetet.
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
