丹麥語維基百科的「Bast」文章品質得分為 0.1 分（截至2025年7月1日）.
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（丹麥語）中最受歡迎的。 自「Bast」文章創建以來，其內容由 3 名丹麥語維基百科註冊用戶撰寫，並由 175 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在丹麥語維基百科中被引用 3 次，在所有語言中被引用 25 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 12 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 2025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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Bast |
 | 682 685 |
| 2 | 德語 (de) Bast |
 | 182 114 |
| 3 | 意大利語 (it) Bast |
 | 60 831 |
| 4 | 瑞典語 (sv) Bast |
| 49 645 |
| 5 | 克羅地亞語 (hr) Bast |
 | 24 871 |
| 6 | 法語 (fr) Bast |
| 21 083 |
| 7 | 斯洛伐克語 (sk) Bast |
 | 9 887 |
| 8 | 丹麥語 (da) Bast |
 | 5 803 |
| 9 | 塞爾維亞語 (sr) BAST |
 | 493 |
| 10 | 匈牙利語 (hu) Bast (egyértelműsítő lap) |
| 472 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 丹麥語 (da) Bast |
 | 0 |
| 2 | 德語 (de) Bast |
| 0 |
| 3 | 英語 (en) Bast |
| 0 |
| 4 | 世界語 (eo) Bast |
| 0 |
| 5 | 法語 (fr) Bast |
| 0 |
| 6 | 克羅地亞語 (hr) Bast |
| 0 |
| 7 | 匈牙利語 (hu) Bast (egyértelműsítő lap) |
| 0 |
| 8 | 意大利語 (it) Bast |
| 0 |
| 9 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) BAST |
| 0 |
| 10 | 斯洛伐克語 (sk) Bast |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 法語 (fr) Bast |
 | 10 |
| 2 | 丹麥語 (da) Bast |
 | 3 |
| 3 | 英語 (en) Bast |
| 3 |
| 4 | 世界語 (eo) Bast |
| 3 |
| 5 | 匈牙利語 (hu) Bast (egyértelműsítő lap) |
 | 2 |
| 6 | 斯洛伐克語 (sk) Bast |
| 2 |
| 7 | 德語 (de) Bast |
 | 1 |
| 8 | 意大利語 (it) Bast |
| 1 |
| 9 | 克羅地亞語 (hr) Bast |
| 0 |
| 10 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) BAST |
| 0 |
| 最佳排名 | 丹麥語: 41338 01.2016 |
全球: 97917 02.2008 |
| 最佳排名 | 丹麥語: 7096 12.2018 |
全球: 5399 05.2003 |
2026年3月5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：伊朗、阿里·哈梅內伊、2026年美以空襲伊朗、謝菲·艾比史頓、库尔德人、霍爾木茲海峽、雅克-130、唐納·川普、阿塞拜疆、克丽丝蒂·诺姆。
丹麥語維基百科當天最受歡迎的文章是：Livø、Philip Patrick Westh、Irina Olsen、Lars Boje Mathiesen、Nye Borgerlige、Rullemarie、William Osula、Jytte Hilden、Jørgen de Mylius、Anna Ingrisch.
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 2025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 2025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 2025 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
