南充市 - 中国四川省的地级市. 这个城市是 第9361名 全球维基百科排名中最受欢迎的城市. 越南語維基百科的「Nam Sung」文章品質得分為 13.8 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 5 個章節。 該文章還包含品質缺陷模板，這會降低品質分數。 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「Nam Sung」文章創建以來，其內容由 18 名越南語維基百科註冊用戶撰寫，並由 470 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 在維基百科的全球圖城市排名中，南充市一直位居第 9361 位。 該文章在越南語維基百科中被引用 226 次，在所有語言中被引用 4953 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 31 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 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 中文 (zh) 南充市 |
 | 88 |
| 2 | 英語 (en) Nanchong |
| 86 |
| 3 | 德語 (de) Nanchong |
| 51 |
| 4 | 俄語 (ru) Наньчун |
 | 28 |
| 5 | 挪威語 (no) Nanchong |
| 27 |
| 6 | 法語 (fr) Nanchong |
| 25 |
| 7 | 越南語 (vi) Nam Sung |
 | 18 |
| 8 | 荷蘭語 (nl) Nanchong |
| 17 |
| 9 | 閩南語 (zhminnan) Lâm-chhiong-chhī (Sù-chhoan) |
| 15 |
| 10 | 日語 (ja) 南充市 |
| 14 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 نانتشونغ |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Nanchong |  |
| cs | 捷克語 Nan-čchung |  |
| da | 丹麥語 Nanchong |  |
| de | 德語 Nanchong |  |
| en | 英語 Nanchong |  |
| es | 西班牙語 Nanchong |  |
| eu | 巴斯克語 Nanchong |  |
| fa | 波斯語 نانچونگ |  |
| fi | 芬蘭語 Nanchong |  |
| fr | 法語 Nanchong | |
| id | 印度尼西亞語 Nanchong | |
| it | 意大利語 Nanchong |  |
| ja | 日語 南充市 |  |
| kk | 哈薩克語 Наньчун |  |
| ko | 韓語 난충시 |  |
| la | 拉丁語 Nanchong |  |
| nl | 荷蘭語 Nanchong |  |
| nn | 新挪威語 Nanchong | |
| no | 挪威語 Nanchong | |
| pl | 波蘭語 Nanchong | |
| pt | 葡萄牙語 Nanchong | |
| ru | 俄語 Наньчун | |
| sr | 塞爾維亞語 Нанчунг |  |
| sv | 瑞典語 Nanchong | |
| tr | 土耳其語 Nanchong |  |
| uk | 烏克蘭語 Наньчун | |
| ur | 烏爾都語 نانچونگ | |
| vi | 越南語 Nam Sung |  |
| zh | 中文 南充市 |  |
| zhminnan | 閩南語 Lâm-chhiong-chhī (Sù-chhoan) | |
| 最佳排名 | 越南語: 19225 05.2008 |
全球: 270834 05.2008 |
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2024年11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：唐納·川普、2024年美國總統選舉、賀錦麗、2020年美國總統選舉、美國選舉人團、美國總統、2016年美國總統選舉、美蘭尼亞·川普、美国总统列表、乔·拜登。
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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
