日語維基百科的「テキサスの七人」文章品質得分為 10.2 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 3 篇參考文獻和 5 個章節。 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「テキサスの七人」文章創建以來，其內容由 1 名日語維基百科註冊用戶撰寫，並由 92 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在日語維基百科中被引用 6 次，在所有語言中被引用 117 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 8 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) Journey to Shiloh |
 | 229 008 |
| 2 | 俄語 (ru) Путешествие в Шилох |
 | 48 997 |
| 3 | 法語 (fr) La Brigade des cow-boys |
| 24 933 |
| 4 | 葡萄牙語 (pt) Journey to Shiloh |
 | 9 865 |
| 5 | 意大利語 (it) 7 volontari dal Texas |
 | 4 451 |
| 6 | 日語 (ja) テキサスの七人 |
| 3 218 |
| 7 | 芬蘭語 (fi) Poikien sota |
| 2 857 |
| 8 | 加泰羅尼亞語 (ca) Journey to Shiloh |
 | 1 227 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Journey to Shiloh |
| 1 927 |
| 2 | 俄語 (ru) Путешествие в Шилох |
 | 228 |
| 3 | 意大利語 (it) 7 volontari dal Texas |
 | 82 |
| 4 | 日語 (ja) テキサスの七人 |
| 60 |
| 5 | 法語 (fr) La Brigade des cow-boys |
| 52 |
| 6 | 葡萄牙語 (pt) Journey to Shiloh |
| 40 |
| 7 | 芬蘭語 (fi) Poikien sota |
| 14 |
| 8 | 加泰羅尼亞語 (ca) Journey to Shiloh |
| 5 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Journey to Shiloh |
 | 34 |
| 2 | 法語 (fr) La Brigade des cow-boys |
 | 20 |
| 3 | 俄語 (ru) Путешествие в Шилох |
 | 17 |
| 4 | 葡萄牙語 (pt) Journey to Shiloh |
 | 8 |
| 5 | 芬蘭語 (fi) Poikien sota |
| 5 |
| 6 | 意大利語 (it) 7 volontari dal Texas |
 | 4 |
| 7 | 加泰羅尼亞語 (ca) Journey to Shiloh |
| 3 |
| 8 | 日語 (ja) テキサスの七人 |
 | 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 | 日語: 366016 07.2022 |
全球: 256470 02.2019 |
| 最佳排名 | 日語: 167360 12.2021 |
全球: 190116 12.2011 |
2024年9月12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：九一一袭击事件、阿尔韦托·藤森、賀錦麗、泰勒·斯威夫特、賈里德·伊薩克曼、查普尔·罗恩、阴间大法师、2024年逝世人物列表、詹姆士·厄爾·瓊斯、凯蒂·佩里。
日語維基百科當天最受歡迎的文章是：斎藤元彦、秋信守、高市早苗、星新一、松澤匠、アルベルト・フジモリ、小泉進次郎、松村謙三 (実業家)、エリック・ロビンソン、MIKIKO.
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
