沃爾斯克拉河 - 經俄羅斯和烏克蘭流入黑海的一條河川. 挪威語維基百科的「Vorskla」文章品質得分為 3.6 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是俄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「Vorskla」文章創建以來，其內容由 14 名挪威語維基百科註冊用戶撰寫，並由 428 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 9 次，在所有語言中被引用 2391 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 27 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 | 英語 (en) Vorskla |
 | 1 |
| 2 | 烏克蘭語 (uk) Ворскла |
| 1 |
| 3 | 白俄羅斯語 (be) Ворскла |
 | 0 |
| 4 | 保加利亞語 (bg) Ворскла (река) |
| 0 |
| 5 | 加泰羅尼亞語 (ca) Vorskla |
| 0 |
| 6 | 捷克語 (cs) Vorskla |
| 0 |
| 7 | 丹麥語 (da) Vorskla |
| 0 |
| 8 | 德語 (de) Worskla |
| 0 |
| 9 | 西班牙語 (es) Río Vorskla |
| 0 |
| 10 | 芬蘭語 (fi) Vorskla |
| 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 |
|---|---|---|
| be | 白俄羅斯語 Ворскла |  |
| bg | 保加利亞語 Ворскла (река) |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Vorskla |  |
| cs | 捷克語 Vorskla | |
| da | 丹麥語 Vorskla |  |
| de | 德語 Worskla |  |
| en | 英語 Vorskla |  |
| es | 西班牙語 Río Vorskla | |
| fi | 芬蘭語 Vorskla |  |
| fr | 法語 Vorskla |  |
| he | 希伯來語 וורסקלה |  |
| hr | 克羅地亞語 Vorskla |  |
| hu | 匈牙利語 Vorszkla | |
| hy | 亞美尼亞語 Վորսկլա (գետ) |  |
| it | 意大利語 Vorskla | |
| ka | 格魯吉亞語 ვორსკლა | |
| la | 拉丁語 Vorscla | |
| lt | 立陶宛語 Vorskla | |
| nn | 新挪威語 Vorskla | |
| no | 挪威語 Vorskla |  |
| pl | 波蘭語 Worskla |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Vorskla | |
| ru | 俄語 Ворскла |  |
| sv | 瑞典語 Vorskla | |
| uk | 烏克蘭語 Ворскла | |
| vi | 越南語 Vorskla | |
| zh | 中文 沃爾斯克拉河 |  |
| 最佳排名 | 挪威語: 102493 09.2018 |
全球: 249627 04.2021 |
| 最佳排名 | 挪威語: 2035 06.2019 |
全球: 20945 02.2023 |
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
