瑞典語維基百科的「Zoetrop」文章品質得分為 12.1 分（截至2024年8月1日）.
該文章還包含品質缺陷模板，這會降低品質分數。 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中最受歡迎的。 自「Zoetrop」文章創建以來，其內容由 8 名瑞典語維基百科註冊用戶撰寫，並由 625 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在瑞典語維基百科中被引用 7 次，在所有語言中被引用 1022 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 25 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 | 英語 (en) Zoetrope |
 | 3 007 046 |
| 2 | 西班牙語 (es) Zoótropo |
 | 515 954 |
| 3 | 法語 (fr) Zootrope |
 | 247 853 |
| 4 | 日語 (ja) 回転のぞき絵 |
| 216 198 |
| 5 | 德語 (de) Zoetrop |
| 210 725 |
| 6 | 俄語 (ru) Зоотроп |
 | 142 263 |
| 7 | 意大利語 (it) Zootropio |
| 125 179 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) Zootropo |
| 112 554 |
| 9 | 荷蘭語 (nl) Zoötroop |
 | 76 452 |
| 10 | 波蘭語 (pl) Zoetrop |
| 71 048 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ca | 加泰羅尼亞語 Zoòtrop |  |
| de | 德語 Zoetrop |  |
| en | 英語 Zoetrope |  |
| eo | 世界語 Zootropo |  |
| es | 西班牙語 Zoótropo |  |
| fa | 波斯語 زندهگرد |  |
| fi | 芬蘭語 Zoetrooppi |  |
| fr | 法語 Zootrope | |
| he | 希伯來語 זואיטרופ | |
| hu | 匈牙利語 Zoetróp |  |
| id | 印度尼西亞語 Zoetrop |  |
| it | 意大利語 Zootropio | |
| ja | 日語 回転のぞき絵 | |
| ko | 韓語 조이트로프 | |
| ms | 馬來語 Zoetrop |  |
| nl | 荷蘭語 Zoötroop |  |
| pl | 波蘭語 Zoetrop | |
| pt | 葡萄牙語 Zootropo | |
| ru | 俄語 Зоотроп | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Zoetrop | |
| sr | 塞爾維亞語 Зоотроп |  |
| sv | 瑞典語 Zoetrop | |
| tr | 土耳其語 Zoetrop | |
| uk | 烏克蘭語 Зоотроп | |
| ur | 烏爾都語 زوئٹرپ |  |
| 最佳排名 | 瑞典語: 22573 03.2023 |
全球: 21375 06.2016 |
| 最佳排名 | 瑞典語: 3588 03.2020 |
全球: 2489 05.2002 |
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18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：傳呼機、薩瓦多·斯基拉奇、真主党、歐洲冠軍聯賽、2024–25年歐洲冠軍聯賽、2024年黎巴嫩传呼机爆炸案、Lyle and Erik Menéndez、尚恩·库姆斯、2024年逝世人物列表、幕府將軍。
瑞典語維基百科當天最受歡迎的文章是：Hizbollah、Personsökare、Salvatore Schillaci、Lyle och Erik Menendez、Viktor Gyökeres、Libanon、Erik Videgård、Aruba、The Floor Sverige、Nils Landgren.
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
