挪威語維基百科的「Didyma」文章品質得分為 24 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 6 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是芬蘭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「Didyma」文章創建以來，其內容由 23 名挪威語維基百科註冊用戶撰寫，並由 531 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在挪威語維基百科中被引用 191 次，在所有語言中被引用 3435 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 28 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 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 荷蘭語 (nl) Didyma |
 | 1 |
| 2 | 斯洛文尼亞語 (sl) Didima |
| 1 |
| 3 | 土耳其語 (tr) Didyma |
| 1 |
| 4 | 阿拉伯語 (ar) ديديما |
 | 0 |
| 5 | 保加利亞語 (bg) Дидима (Мала Азия) |
| 0 |
| 6 | 加泰羅尼亞語 (ca) Dídima |
| 0 |
| 7 | 德語 (de) Didyma |
| 0 |
| 8 | 希臘語 (el) Δίδυμα Μιλήτου |
| 0 |
| 9 | 英語 (en) Didyma |
| 0 |
| 10 | 世界語 (eo) Didima |
| 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 ديديما |  |
| bg | 保加利亞語 Дидима (Мала Азия) |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Dídima |  |
| de | 德語 Didyma |  |
| el | 希臘語 Δίδυμα Μιλήτου |  |
| en | 英語 Didyma |  |
| eo | 世界語 Didima |  |
| es | 西班牙語 Dídima |  |
| fa | 波斯語 دیدیما |  |
| fi | 芬蘭語 Didyma | |
| fr | 法語 Didymes | |
| gl | 加利西亞語 Dídima |  |
| he | 希伯來語 דידימה |  |
| id | 印度尼西亞語 Didima | |
| it | 意大利語 Didima |  |
| la | 拉丁語 Didyma |  |
| nl | 荷蘭語 Didyma | |
| no | 挪威語 Didyma |  |
| pl | 波蘭語 Didyma |  |
| pt | 葡萄牙語 Dídimos | |
| ro | 羅馬尼亞語 Didyma | |
| ru | 俄語 Дидима | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Didima |  |
| sl | 斯洛文尼亞語 Didima | |
| sr | 塞爾維亞語 Дидима | |
| sv | 瑞典語 Didyma |  |
| tr | 土耳其語 Didyma |  |
| uk | 烏克蘭語 Дідіма | |
| 最佳排名 | 挪威語: 69261 07.2011 |
全球: 186592 02.2014 |
| 最佳排名 | 挪威語: 4432 11.2008 |
全球: 19631 02.2012 |
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。
挪威語維基百科當天最受歡迎的文章是：Marianne Ihlen、Axel Jensen、wiki.phtml、Serval、Leonard Cohen、Libanon、Anders Danielsen Lie、Thea Sofie Loch Næss、Tore Tønne、Iver Knotten.
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
