閩南語維基百科的「Dahmker」文章品質得分為 35.7 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 2 個章節。 在該語言版本的維基百科中，該文章具有最佳的品質。然而，本文最流行的語言版本是德語。 自「Dahmker」文章創建以來，其內容由 1 名閩南語維基百科註冊用戶撰寫，並由 146 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 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 2023年11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）。
The table below shows the language versions of the article with the highest quality.
| # | 语言 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 閩南語 (zhminnan) Dahmker |  | 35.74 |
| 2 | 德語 (de) Dahmker |  | 31.7494 |
| 3 | 匈牙利語 (hu) Dahmker | | 31.3806 |
| 4 | 瑞典語 (sv) Dahmker | | 30.044 |
| 5 | 俄語 (ru) Дамкер |  | 28.8479 |
| 6 | 羅馬尼亞語 (ro) Dahmker | | 25.9234 |
| 7 | 西班牙語 (es) Dahmker | | 25.6521 |
| 8 | 荷蘭語 (nl) Dahmker |  | 24.6522 |
| 9 | 英語 (en) Dahmker | | 24.5893 |
| 10 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) Dahmker | | 22.1216 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| da | 丹麥語 Dahmker |  |
| de | 德語 Dahmker |  |
| en | 英語 Dahmker |  |
| eo | 世界語 Dahmker |  |
| es | 西班牙語 Dahmker |  |
| eu | 巴斯克語 Dahmker |  |
| fa | 波斯語 دامکر | |
| fr | 法語 Dahmker |  |
| hu | 匈牙利語 Dahmker | |
| it | 意大利語 Dahmker | |
| ms | 馬來語 Dahmker |  |
| nl | 荷蘭語 Dahmker |  |
| pl | 波蘭語 Dahmker |  |
| pt | 葡萄牙語 Dahmker | |
| ro | 羅馬尼亞語 Dahmker |  |
| ru | 俄語 Дамкер | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Dahmker |  |
| sr | 塞爾維亞語 Дамкер | |
| sv | 瑞典語 Dahmker |  |
| tr | 土耳其語 Dahmker | |
| uk | 烏克蘭語 Дамкер |  |
| uz | 烏茲別克語 Dahmker | |
| vi | 越南語 Dahmker | |
| zh | 中文 达姆克 | |
| zhminnan | 閩南語 Dahmker | |
| 最佳排名 | 閩南語: 24797 10.2022 |
全球: 851012 03.2008 |
| 最佳排名 | 閩南語: 9125 10.2020 |
全球: 76701 12.2012 |
2024年7月20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：唐納·川普、乔·拜登、CrowdStrike、2024年夏季奧林匹克運動會、塔德伊·波加薩爾、YouTube、2024年逝世人物列表、賀錦麗、黑袍糾察隊、詹姆斯·大衛·万斯。
閩南語維基百科當天最受歡迎的文章是：158 Koronis、Acquanegra Cremonese、Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn、Wikipedia、Edgeworth (Pennsylvania)、Ivano-Darivka、Chiā Ngô͘、Lio̍k-ha̍p-chhái、Bí-kok、Bân-lâm-gú.
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 2023年11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 2023年10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
