簡體英語維基百科的「Sewing」文章品質得分為 15.7 分（截至2026年7月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 1 個章節。 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（簡體英語）中最受歡迎的。 自「Sewing」文章創建以來，其內容由 15 名簡體英語維基百科註冊用戶撰寫，並由 1178 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在簡體英語維基百科中被引用 50 次，在所有語言中被引用 5150 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 37 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 2026年7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 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 خياطة |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Costura |  |
| cs | 捷克語 Šití |  |
| da | 丹麥語 Syning |  |
| de | 德語 Nähen | |
| el | 希臘語 Ράψιμο |  |
| en | 英語 Sewing |  |
| eo | 世界語 Kudrado | |
| es | 西班牙語 Costura | |
| et | 愛沙尼亞語 Õmblemine |  |
| eu | 巴斯克語 Joskintza |  |
| fa | 波斯語 دوزندگی |  |
| fi | 芬蘭語 Ompelu | |
| fr | 法語 Couture |  |
| he | 希伯來語 תפירה | |
| hi | 印地語 सिलाई |  |
| hu | 匈牙利語 Varrás | |
| id | 印度尼西亞語 Menjahit |  |
| it | 意大利語 Cucito | |
| ja | 日語 裁縫 |  |
| ko | 韓語 바느질 | |
| la | 拉丁語 Opus suendi | |
| nl | 荷蘭語 Naaien | |
| nn | 新挪威語 Saum |  |
| pl | 波蘭語 Szycie | |
| pt | 葡萄牙語 Costura |  |
| ru | 俄語 Шитьё | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Šivanje |  |
| simple | 簡體英語 Sewing | |
| sr | 塞爾維亞語 Шивење | |
| sv | 瑞典語 Sömnad | |
| ta | 泰米爾語 தையல் | |
| tr | 土耳其語 Dikiş | |
| uk | 烏克蘭語 Шиття |  |
| uz | 烏茲別克語 Tikuv |  |
| zh | 中文 縫紉 | |
| zhminnan | 閩南語 Chhâi-hông |  |
| 最佳排名 | 簡體英語: 3608 11.2023 |
全球: 26318 05.2011 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2026年7月1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：2026 FIFA World Cup、Kylian Mbappé、Erling Haaland、Democratic Republic of the Congo、FIFA World Cup、Harry Kane、Romelu Lukaku、Senegal、Michael Olise、Sadio Mané。
簡體英語維基百科當天最受歡迎的文章是：List of European countries、Black、List of sex positions、2026 Iran war、Suresh Raina、Politics of Germany、Academy Award for Best Director、2020、DYSS-TV、2022.
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 5,000 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2026年7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 2026年6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 2026 年的數據。 更多資訊
$$品質=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(7.34+3.17+14.29+6.67+47.18)$$
在哪裡：
$$GlobalAI=|⋃↙{lang=1}↖37 Authors_{lang}|=5$$
$$PopGlobal=∑↙{lang=1}↖37 PopLocal_{lang}=9261$$
where:
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
