意大利語維基百科的「Etsuko Kozakura」文章品質得分為 8.2 分（截至2023年11月1日）.
本文包含 1 篇參考文獻和 5 個章節。 這篇文章是中文維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是日語。 2023年10月，Etsuko Kozakura」一文由意大利語維基百科的 1 位作者編輯，並由 3 位所有語言的作者撰寫。 自「Etsuko Kozakura」文章創建以來，其內容由 17 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 357 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在意大利語維基百科中被引用 49 次，在所有語言中被引用 781 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 9 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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 日語 (ja) 小桜エツコ |
 | 3 032 844 |
| 2 | 英語 (en) Etsuko Kozakura |
 | 111 599 |
| 3 | 中文 (zh) 小櫻悅子 |
 | 56 965 |
| 4 | 西班牙語 (es) Etsuko Kozakura |
 | 12 790 |
| 5 | 意大利語 (it) Etsuko Kozakura |
 | 5 135 |
| 6 | 俄語 (ru) Эцуко Кодзакура |
 | 2 601 |
| 7 | 阿拉伯語 (ar) إتسكو كوزاكورا |
 | 1 615 |
| 8 | 波蘭語 (pl) Etsuko Kozakura |
| 1 599 |
| 9 | 韓語 (ko) 코자쿠라 에츠코 |
 | 333 |
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 | 日語 (ja) 小桜エツコ |
 | 192 |
| 2 | 英語 (en) Etsuko Kozakura |
 | 82 |
| 3 | 中文 (zh) 小櫻悅子 |
 | 40 |
| 4 | 意大利語 (it) Etsuko Kozakura |
 | 17 |
| 5 | 西班牙語 (es) Etsuko Kozakura |
| 12 |
| 6 | 波蘭語 (pl) Etsuko Kozakura |
 | 7 |
| 7 | 阿拉伯語 (ar) إتسكو كوزاكورا |
| 5 |
| 8 | 韓語 (ko) 코자쿠라 에츠코 |
 | 1 |
| 9 | 俄語 (ru) Эцуко Кодзакура |
| 1 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 意大利語: 298550 07.2014 |
全球: 31724 08.2014 |
| 最佳排名 | 意大利語: 23302 05.2011 |
全球: 26018 12.2003 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年6月11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：2024年歐洲足球錦標賽、ChatGPT、2026年國際足協世界盃外圍賽 (亞洲區)、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、YouTube、歐洲足球錦標賽、2024年逝世人物列表、馬拉威、2024年歐洲田徑錦標賽、亨特·拜登。
意大利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Gianmarco Tamberi、Salto in alto、Campionati europei di atletica leggera 2024、Nadia Battocletti、Roberto Vannacci、Douglas Luiz、Enrico Berlinguer、Xª Flottiglia MAS (Repubblica Sociale Italiana)、Javier Sotomayor、Xª Flottiglia MAS (Regno d'Italia).
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
