捷克語維基百科的「Jetro」文章品質得分為 25.4 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 10 篇參考文獻和 10 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（捷克語）中最受歡迎的。 自「Jetro」文章創建以來，其內容由 11 名捷克語維基百科註冊用戶撰寫，並由 645 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在捷克語維基百科中被引用 19 次，在所有語言中被引用 1504 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 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) Jethro (biblical figure) |
 | 2 105 154 |
| 2 | 西班牙語 (es) Jetró |
 | 448 213 |
| 3 | 希伯來語 (he) יתרו |
| 323 658 |
| 4 | 葡萄牙語 (pt) Jetro |
| 320 296 |
| 5 | 法語 (fr) Jéthro |
| 316 515 |
| 6 | 俄語 (ru) Иофор |
 | 144 179 |
| 7 | 德語 (de) Jitro (Person) |
| 130 923 |
| 8 | 意大利語 (it) Ietro |
 | 87 225 |
| 9 | 印度尼西亞語 (id) Yitro |
| 76 795 |
| 10 | 波蘭語 (pl) Jetro |
| 73 188 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 رعوئيل |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Jetró |  |
| cs | 捷克語 Jetro | |
| de | 德語 Jitro (Person) |  |
| en | 英語 Jethro (biblical figure) |  |
| es | 西班牙語 Jetró |  |
| fr | 法語 Jéthro |  |
| he | 希伯來語 יתרו | |
| id | 印度尼西亞語 Yitro |  |
| it | 意大利語 Ietro |  |
| ko | 韓語 이드로 |  |
| nl | 荷蘭語 Jetro | |
| no | 挪威語 Jetro |  |
| pl | 波蘭語 Jetro | |
| pt | 葡萄牙語 Jetro | |
| ro | 羅馬尼亞語 Ietro | |
| ru | 俄語 Иофор | |
| simple | 簡體英語 Jethro |  |
| sv | 瑞典語 Jetro |  |
| th | 泰語 เยโธร |  |
| tr | 土耳其語 Yitro (Kitâb-ı Mukaddes) |  |
| uk | 烏克蘭語 Їтро | |
| ur | 烏爾都語 یترو | |
| uz | 烏茲別克語 Yitro |  |
| zh | 中文 葉特羅 | |
| 最佳排名 | 捷克語: 49328 04.2017 |
全球: 34419 04.2024 |
| 最佳排名 | 捷克語: 5629 12.2015 |
全球: 24084 09.2003 |
2026年2月21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：謝菲·艾比史頓、刘美贤、埃里克·迪恩、2026年冬季奧林匹克運動會、吕蓓卡·盖哈特、約翰內斯·赫斯弗洛·克羅伯、咆哮山莊、肌萎缩性脊髓侧索硬化症、安德鲁·蒙巴顿·温莎、小约翰·肯尼迪。
捷克語維基百科當天最受歡迎的文章是：Tereza Voborníková、Martin Ručinský、Alena Mihulová、Johannes Høsflot Klæbo、Jiří Just、Mikuláš Karlík、Karel Kachyňa、Pavel Šimčík、Zimní olympijské hry 2026、Gabriela Soukalová.
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
