苍南县 - 温州市的一个县. 意大利語維基百科的「Contea di Cangnan」文章品質得分為 4.1 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是中文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「Contea di Cangnan」文章創建以來，其內容由 5 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 171 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 98 次，在所有語言中被引用 1234 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：
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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) Cangnan County |
 | 79 843 |
| 2 | 中文 (zh) 苍南县 |
| 77 468 |
| 3 | 日語 (ja) 蒼南県 |
 | 8 768 |
| 4 | 德語 (de) Cangnan |
| 7 304 |
| 5 | 法語 (fr) Xian de Cangnan |
| 5 883 |
| 6 | 韓語 (ko) 창난현 |
| 5 349 |
| 7 | 越南語 (vi) Thương Nam, Ôn Châu |
 | 2 885 |
| 8 | 挪威語 (no) Cangnan |
| 2 122 |
| 9 | 瑞典語 (sv) Cangnan |
 | 1 897 |
| 10 | 俄語 (ru) Цаннань |
 | 797 |
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 | 中文 (zh) 苍南县 |
| 548 |
| 2 | 英語 (en) Cangnan County |
 | 363 |
| 3 | 日語 (ja) 蒼南県 |
 | 18 |
| 4 | 俄語 (ru) Цаннань |
| 18 |
| 5 | 越南語 (vi) Thương Nam, Ôn Châu |
| 15 |
| 6 | 韓語 (ko) 창난현 |
| 12 |
| 7 | 意大利語 (it) Contea di Cangnan |
| 9 |
| 8 | 西班牙語 (es) Cangnan |
| 7 |
| 9 | 法語 (fr) Xian de Cangnan |
| 5 |
| 10 | 閩南語 (zhminnan) Chhong-lâm-koān |
| 4 |
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 | 中文 (zh) 苍南县 |
 | 50 |
| 2 | 英語 (en) Cangnan County |
 | 43 |
| 3 | 德語 (de) Cangnan |
 | 15 |
| 4 | 法語 (fr) Xian de Cangnan |
| 12 |
| 5 | 越南語 (vi) Thương Nam, Ôn Châu |
| 11 |
| 6 | 挪威語 (no) Cangnan |
| 10 |
| 7 | 日語 (ja) 蒼南県 |
 | 8 |
| 8 | 韓語 (ko) 창난현 |
| 6 |
| 9 | 意大利語 (it) Contea di Cangnan |
| 5 |
| 10 | 瑞典語 (sv) Cangnan |
| 5 |
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: 533496 07.2020 |
全球: 625408 07.2020 |
| 最佳排名 | 意大利語: 37839 11.2018 |
全球: 74531 11.2016 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年9月6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：聯合公園、查斯特·班寧頓、罗伯·巴登、艾米莉·阿姆斯壯、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、歐洲國家聯賽、阴间大法师、杰茜卡·佩古拉、麥克·篠田、Rebecca Cheptegei。
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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
