Translations:ORES/19/nl

Voor artikelen die behouden blijven na de eerste beoordeling, evalueren sommige grotere Wikipedias de kwaliteit van artikelen op een schaal die grofweg overeenkomt met versie 1.0 van de beoordelingsschaal van de Engelse Wikipedia ('kwaliteit van artikelen'). Deze beoordelingen zijn erg nuttig, omdat zij ons helpen onze voortgang te overzien en lacunes op te merken (bijvoorbeeld populaire artikelen die van lage kwaliteit zijn). Het is echter een uitdaging om deze evaluaties actueel te houden; dat leidt ertoe dat deze evaluaties inconsistent zijn. Dit is waar het machinaal-leer-model voor de evaluatie van de  van pas komt. Door het model te leren om de kwaliteitsevaluatie zoals menselijke bewerkers deze uitvoeren, na te doen, kunnen we automatisch ieder artikel, en iedere herziening, van een beoordeling voorzien. Dit model is gebruikt om Wiki-projecten te helpen het opnieuw evalueren van de kwaliteit van nieuwe versies van artikelen en om de bewerkingspatronen die leiden tot betere artikelen te onderzoeken.