El artículo “Германские колонии и протектораты в Первой мировой войне” en Wikipedia en ruso tiene 64.3 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 57 referencias y 14 secciones.
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Desde la creación del artículo “Германские колонии и протектораты в Первой мировой войне”, , su contenido fue escrito por 7 usuarios registrados de Wikipedia en ruso.
El artículo es citado 113 veces en Wikipedia en ruso.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | ruso: Nº 199934 09.2023 |
| Mejor rango | ruso: Nº 5877 09.2021 |
El 12 de agosto de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, muertes en 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, Liga de Campeones de la UEFA 2025-26.
En Wikipedia en ruso los artículos más populares de ese día fueron: Яндекс, Главы Курска, Анкоридж, Аляска, Уэнздей (2-й сезон), Катастрофа АПЛ «Курск», Бутусов, Юрий Николаевич, Продажа Аляски, К-141 «Курск», Корж, Макс.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
