挪威語維基百科的「Suflí」文章品質得分為 26.6 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是希臘語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是西班牙語。 自「Suflí」文章創建以來，其內容由 2 名挪威語維基百科註冊用戶撰寫，並由 207 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 103 次，在所有語言中被引用 2441 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 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 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Suflí |
 | 111 |
| 2 | 意大利語 (it) Suflí |
| 108 |
| 3 | 德語 (de) Suflí |
| 107 |
| 4 | 羅馬尼亞語 (ro) Suflí |
| 107 |
| 5 | 加泰羅尼亞語 (ca) Suflí |
| 106 |
| 6 | 烏克蘭語 (uk) Суфлі |
| 106 |
| 7 | 阿拉伯語 (ar) سوفلاي |
| 105 |
| 8 | 波斯語 (fa) سوفلی |
| 105 |
| 9 | 法語 (fr) Suflí |
| 105 |
| 10 | 加利西亞語 (gl) Suflí |
| 105 |
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 سوفلاي |  |
| bg | 保加利亞語 Суфли |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Suflí | |
| de | 德語 Suflí |  |
| el | 希臘語 Σουφλί (Ισπανία) |  |
| en | 英語 Suflí |  |
| eo | 世界語 Suflí |  |
| es | 西班牙語 Suflí |  |
| eu | 巴斯克語 Suflí | |
| fa | 波斯語 سوفلی | |
| fr | 法語 Suflí | |
| gl | 加利西亞語 Suflí |  |
| hu | 匈牙利語 Suflí |  |
| hy | 亞美尼亞語 Սուֆլի | |
| it | 意大利語 Suflí | |
| ka | 格魯吉亞語 სუფლი | |
| ms | 馬來語 Suflí | |
| nl | 荷蘭語 Suflí |  |
| no | 挪威語 Suflí | |
| pl | 波蘭語 Suflí | |
| pt | 葡萄牙語 Suflí | |
| ro | 羅馬尼亞語 Suflí | |
| ru | 俄語 Суфли | |
| sv | 瑞典語 Suflí (kommun) | |
| tr | 土耳其語 Suflí | |
| uk | 烏克蘭語 Суфлі | |
| uz | 烏茲別克語 Suflí |  |
| vi | 越南語 Suflí | |
| zh | 中文 苏夫利 | |
| zhminnan | 閩南語 Suflí | |
| 最佳排名 | 挪威語: 209672 06.2024 |
全球: 1080451 07.2014 |
| 最佳排名 | 挪威語: 33829 01.2022 |
全球: 32363 04.2010 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11月27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：茜茜公主、弗朗茨·约瑟夫一世、感恩節、歐洲冠軍聯賽、魔法壞女巫、神鬼戰士II、伊隆·马斯克、ChatGPT、2024年逝世人物列表、女巫前傳。
挪威語維基百科當天最受歡迎的文章是：Forside、Olav Thon、Thomas Hylland Eriksen、Kvitebjørn kong Valemon、Theodor Kittelsen、Vidkun Quisling、Håndball-EM 2024 for kvinner、Kari J. Spjeldnæs、Petter Olsen、Maria Quisling.
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
