烏克蘭語維基百科的「Арпсдорф」文章品質得分為 17.1 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是閩南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「Арпсдорф」文章創建以來，其內容由 1 名烏克蘭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。 該文章在烏克蘭語維基百科中被引用 165 次，在所有語言中被引用 2424 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 | 德語 (de) Arpsdorf |
 | 28 816 |
| 2 | 英語 (en) Arpsdorf |
 | 12 442 |
| 3 | 波蘭語 (pl) Arpsdorf |
 | 3 906 |
| 4 | 俄語 (ru) Арпсдорф |
| 3 094 |
| 5 | 荷蘭語 (nl) Arpsdorf |
| 2 622 |
| 6 | 土耳其語 (tr) Arpsdorf |
| 2 350 |
| 7 | 意大利語 (it) Arpsdorf |
| 2 154 |
| 8 | 世界語 (eo) Arpsdorf |
 | 1 854 |
| 9 | 羅馬尼亞語 (ro) Arpsdorf |
| 1 743 |
| 10 | 葡萄牙語 (pt) Arpsdorf |
| 1 659 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| da | 丹麥語 Arpsdorf |  |
| de | 德語 Arpsdorf |  |
| en | 英語 Arpsdorf |  |
| eo | 世界語 Arpsdorf |  |
| es | 西班牙語 Arpsdorf |  |
| eu | 巴斯克語 Arpsdorf |  |
| fa | 波斯語 آرپسدورف | |
| fr | 法語 Arpsdorf |  |
| hu | 匈牙利語 Arpsdorf | |
| it | 意大利語 Arpsdorf |  |
| ms | 馬來語 Arpsdorf | |
| nl | 荷蘭語 Arpsdorf | |
| pl | 波蘭語 Arpsdorf | |
| pt | 葡萄牙語 Arpsdorf |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Arpsdorf |  |
| ru | 俄語 Арпсдорф | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Arpsdorf | |
| sr | 塞爾維亞語 Арпсдорф | |
| sv | 瑞典語 Arpsdorf |  |
| tr | 土耳其語 Arpsdorf | |
| uk | 烏克蘭語 Арпсдорф |  |
| uz | 烏茲別克語 Arpsdorf | |
| vi | 越南語 Arpsdorf | |
| zh | 中文 阿普斯多夫 | |
| zhminnan | 閩南語 Arpsdorf | |
| 最佳排名 | 烏克蘭語: 389865 08.2017 |
全球: 770502 03.2008 |
| 最佳排名 | 烏克蘭語: 41593 08.2017 |
全球: 22790 03.2024 |
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。
烏克蘭語維基百科當天最受歡迎的文章是：Сибіга Андрій Іванович、Martlet、Linkin Park、Емілі Армстронг、Klavdia Petrivna、Павлоград、YouTube、Кулеба Дмитро Іванович、Михайлове чудо、Україна.
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
