施沃伦 - 德国莱茵兰-普法尔茨州市镇. 瑞典語維基百科的「Schwollen」文章品質得分為 28.7 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 3 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。 然而，本文最流行的語言版本是德語。 自「Schwollen」文章創建以來，其內容由 2 名瑞典語維基百科註冊用戶撰寫，並由 181 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
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 23 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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Schwollen |
 | 58 370 |
| 2 | 英語 (en) Schwollen |
 | 11 708 |
| 3 | 俄語 (ru) Шволлен |
 | 3 427 |
| 4 | 波蘭語 (pl) Schwollen |
| 2 639 |
| 5 | 荷蘭語 (nl) Schwollen |
| 2 478 |
| 6 | 法語 (fr) Schwollen |
| 2 151 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Schwollen |
 | 1 886 |
| 8 | 羅馬尼亞語 (ro) Schwollen |
| 1 471 |
| 9 | 意大利語 (it) Schwollen |
| 1 465 |
| 10 | 世界語 (eo) Schwollen |
| 1 451 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| de | 德語 Schwollen |  |
| en | 英語 Schwollen |  |
| eo | 世界語 Schwollen |  |
| es | 西班牙語 Schwollen |  |
| eu | 巴斯克語 Schwollen |  |
| fa | 波斯語 شوولن |  |
| fr | 法語 Schwollen |  |
| hu | 匈牙利語 Schwollen | |
| it | 意大利語 Schwollen | |
| ms | 馬來語 Schwollen | |
| nl | 荷蘭語 Schwollen | |
| pl | 波蘭語 Schwollen |  |
| pt | 葡萄牙語 Schwollen | |
| ro | 羅馬尼亞語 Schwollen |  |
| ru | 俄語 Шволлен | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Schwollen | |
| sr | 塞爾維亞語 Шволен | |
| sv | 瑞典語 Schwollen |  |
| uk | 烏克蘭語 Шволлен |  |
| uz | 烏茲別克語 Schwollen | |
| vi | 越南語 Schwollen | |
| zh | 中文 施沃伦 |  |
| zhminnan | 閩南語 Schwollen | |
| 最佳排名 | 瑞典語: 519775 10.2020 |
全球: 845617 03.2008 |
| 最佳排名 | 瑞典語: 34145 10.2020 |
全球: 75887 12.2012 |
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6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：聯合公園、查斯特·班寧頓、罗伯·巴登、艾米莉·阿姆斯壯、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、歐洲國家聯賽、阴间大法师、杰茜卡·佩古拉、麥克·篠田、Rebecca Cheptegei。
瑞典語維基百科當天最受歡迎的文章是：Tomas von Brömssen、Döderhultarn、Billie Holiday、Little Green Apples、Viktor Johansson (fotbollsspelare)、Stickgraffiti、Linkin Park、Uriah Heep (musikgrupp)、Sigurd Lewerentz、Lista över Englands regenter.
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
