绵阳市 - 中国四川省第二大城市，地级市. 这个城市是 第5300名 全球维基百科排名中最受欢迎的城市. 閩南語維基百科的「Biân-iông-chhī」文章品質得分為 6.1 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是英語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是中文。 自「Biân-iông-chhī」文章創建以來，其內容由 2 名閩南語維基百科註冊用戶撰寫，並由 576 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，绵阳市一直位居第 5300 位。 該文章在閩南語維基百科中被引用 206 次（第5329名），在所有語言中被引用 5942 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 33 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) 绵阳市 |
 | 2 |
| 2 | 英語 (en) Mianyang |
 | 1 |
| 3 | 西班牙語 (es) Mianyang |
| 1 |
| 4 | 阿拉伯語 (ar) ميانيانغ |
 | 0 |
| 5 | 保加利亞語 (bg) Миенян |
| 0 |
| 6 | 加泰羅尼亞語 (ca) Mianyang |
| 0 |
| 7 | 捷克語 (cs) Mien-jang |
| 0 |
| 8 | 丹麥語 (da) Mianyang |
| 0 |
| 9 | 德語 (de) Mianyang |
| 0 |
| 10 | 愛沙尼亞語 (et) Mianyang Shi |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 ميانيانغ |  |
| bg | 保加利亞語 Миенян |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Mianyang |  |
| cs | 捷克語 Mien-jang | |
| da | 丹麥語 Mianyang |  |
| de | 德語 Mianyang |  |
| en | 英語 Mianyang |  |
| es | 西班牙語 Mianyang |  |
| et | 愛沙尼亞語 Mianyang Shi | |
| eu | 巴斯克語 Mianyang |  |
| fa | 波斯語 میانیانگ |  |
| fi | 芬蘭語 Mianyang |  |
| fr | 法語 Mianyang | |
| hy | 亞美尼亞語 Միանյան |  |
| id | 印度尼西亞語 Mianyang |  |
| it | 意大利語 Mianyang |  |
| ja | 日語 綿陽市 |  |
| kk | 哈薩克語 Мяньян | |
| ko | 韓語 몐양시 | |
| nl | 荷蘭語 Mianyang |  |
| nn | 新挪威語 Mianyang |  |
| no | 挪威語 Mianyang | |
| pl | 波蘭語 Mianyang | |
| pt | 葡萄牙語 Mianyang | |
| ru | 俄語 Мяньян | |
| sr | 塞爾維亞語 Мјенјанг | |
| sv | 瑞典語 Mianyang | |
| tr | 土耳其語 Mianyang | |
| uk | 烏克蘭語 Мяньян | |
| ur | 烏爾都語 میانیانگ | |
| vi | 越南語 Miên Dương | |
| zh | 中文 绵阳市 |  |
| zhminnan | 閩南語 Biân-iông-chhī | |
| 最佳排名 | 閩南語: 4008 08.2021 |
全球: 25607 05.2008 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11月27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：茜茜公主、弗朗茨·约瑟夫一世、感恩節、歐洲冠軍聯賽、魔法壞女巫、神鬼戰士II、伊隆·马斯克、ChatGPT、2024年逝世人物列表、女巫前傳。
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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
