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Bienvenido a las ediciones sugeridas
Las ediciones sugeridas son una nueva forma de editar Wikipedia en Android. Apreciamos que le des una oportunidad.



¿Qué es una edición sugerida?
Las ediciones sugeridas presentan oportunidades para pequeñas pero vitales contribuciones en Wikipedia. Queremos que la gente sea consciente de que todo el mundo puede editar Wikipedia y hacer que las contribuciones sean más fáciles y accesibles.



Vamos a empezar con las ediciones sugeridas
La página de inicio de las ediciones sugeridas consiste en dos áreas: estadísticas del perfil y oportunidades de contribución. Oportunidades de contribución son el elemento central de las ediciones sugeridas. Aquí podrás encontrar formas de contribuir en Wikipedia. En este momento ofrecemos la opción de añadir o traducir descripciones de artículos y pie de imágenes. Si quieres saber más y aprender sobre cómo editar como un pro, revisa las secciones dedicadas más abajo.



Vamos a añadir más tipos de contribuciones pronto, estate atento.

En Estadísticas del perfil puedes consultar la información acerca de tu actividad dentro de las ediciones sugeridas. Aparecerá información cuando hayas hecho tus primeras ediciones.

Este botón te lleva a la página de historial de contribuciones. El historial de contribución muestro los diferentes tipos de ediciones sugeridas disponibles. Puedes filtrar por tipo de edición y ver cuántas visualizaciones han tenido los artículos que has editado en los últimos 30 días. Los elementos de la lista de tu historial de contribuciones llevan a otra página con información detallada sobre cada una de tus ediciones.
 * Contributions - muestra el número de contribuciones que hayas hecho en las ediciones sugeridas en los últimos 30 días.
 * Pageviews - muestra el número total de veces en los últimos 30 días en las que otras personas vieron tus contribuciones al usar las ediciones sugeridas.
 * Edit streak - muestra cuántos días seguidos has contribuido a las ediciones sugeridas. Si no has contribuido en un tiempo, este te muestra tu última fecha de contribución.
 * Edit quality - basado en cuántas veces alguna de tus contribuciones fuera revertida (eso significa: deshecha por otro editor). La contribución menos revertida, será la edición con mejor calidad.



Descripciones de artículos




¿Qué son las descripciones de artículos?
En muchos casos, la longitud apropiada es de entre dos y doce palabras.
 * Descripciones cortas y multilingües de los elementos principales de un artículo de Wikipedia.
 * Las descripciones de artículos no tienen que ser oraciones completas, pueden ser pequeños pedazos de información.



¿Para qué sirven las descripciones de artículos?
Las descripciones de los artículos se muestran en las aplicaciones debajo de los títulos de los artículos de Wikipedia para ayudar a los lectores a identificar el artículo que están buscando. Las descripciones de los artículos se almacenan y mantienen en Wikidata y se han diseñado para desambiguar elementos con las mismas o similares etiquetas. Las descripciones también se muestran fuera de la página y de las aplicaciones de Wikipedia: por ejemplo, en las búsquedas de Google.

Las descripciones de los artículos resumen un artículo para ayudar a los lectores a comprender el tema de solo un vistazo. Estos se conocen en la comunidad de Wikimedia como descripciones de Wikidata.



Consejos para crear descripciones de artículos
Lo ideal es que las descripciones de artículos encajen en una sola línea y que tengan entre dos a doce palabras. No inician en mayúscula a menos que la primera palabra sea un nombre propio, y normalmente no empiezan con un artículo (un, el, la). Por ejemplo:


 * pintura de Leonardo da Vinci (descripción del título para un artículo sobre la Mona Lisa)
 * montaña más alta del planeta Tierra (descripción del título para un artículo sobre el Monte Everest)

Otros consejos para escribir buenas descripciones de artículos:


 * Evita añadir información que pueda cambiar (por ejemplo: 'Primer Ministro actual de ...')
 * Evita expresiones tendenciosas, parciales o promocionales (por ejemplo: 'el mejor')
 * Evita declaraciones controvertidas o polémicas

Hay más información disponible en la Página de ayuda de descripciones de Wikidata.

Machine Assisted Article Descriptions Experiment
Some users may see a button that says "see suggested descriptions" which will show them 1-2 machine generated article descriptions. We are testing a model that summarizes a Wikipedia article into a description of the article. Our hope is that it will help improve the quality of article descriptions published by Android app users. When a suggestion is selected, it can be modified or deleted. The experiment started April 3, 2023 in select language wikis and will run for approximately 30 days. You can read the full details about the experiment on the dedicated project page. Information about the model we are using to generate the article descriptions can be found here.



Más información sobre las descripciones de los artículos
Las descripciones de artículos se almacenan y mantienen en Wikidata, un proyecto de la Fundación Wikimedia que proporciona una base de datos secundaria, gratuita, colaborativa y multilingüe que respalda a Wikipedia y a otros proyectos.


 * Acerca de Wikidata
 * Página de ayuda sobre descripciones de artículos en Wikidata
 * Reglas generales para escribir descripciones de artículos en Español
 * Guidelines for writing short descriptions on English Wikipedia



Pies de imagen


¿Qué son los pies de imagen?

 * Descripciones cortas y multilingües de archivos de imágen
 * Limitado a 250 caracteres de longitud y no puede contener valor añadido



¿Para qué son usados los pies de imagen?
Los pies de imagen describen una imagen para ayudar a los lectores a que entiendan el significado y el contexto de una imagen. Son también utilizados para proporcionar información alternativa para una imagen si las personas no lo pueden ver, p. ej. debido a una conexión de internet lenta o si las personas utilizan un lector de pantalla.



Consejos para crear pies de imagen
Los pies de imagen deben ser descripciones cortas sobre la imagen. Suelen tener entre cuatro y doce palabras. También pueden contener información sobre el artista o el creador de la imagen.

Recuerda mantener una redacción neutral. Evita hacer juicios de valor como "bonitos", "buenos" o "feos".

La diferencia entre la descripción de la imagen y el pie de página es que la descripción puede tener un montón de información sobre el archivo. Si la imagen es un escáner puede tener detalles sobre la fotografía original o la obra de arte. Puede tener enlaces. El pie de página debe ignorar todo esto y solo describir lo que muestra, no la información sobre el archivo.

Un buen pie de página debe:


 * Pretender en pocas palabras describir los contenidos de una imagen
 * Describir la imagen de manera que las personas con problemas de visión u otras discapacidades puedan imaginar cómo se ve
 * Contener algunas palabras clave que las personas probablemente pueden utilizar para buscar una imagen (así que un cuadro de un gato tendría que incluir la palabra "gato" en algún lugar del subtítulo)

En muchos casos, el subtítulo será similar o idéntico a la descripción (¡o incluso el título del archivo!). Por ejemplo, Archivo: FireStationHallstatt-October2017-02.jpg traducido al español vendría a ser "Estación de Bomberos de Hallstatt en Octubre de 2017".



Más en pies de imagen
Los pies de imagen son almacenados y mantenidos en Wikimedia Commons, un proyecto de la Fundación de Wikimedia la cual proporciona un depósito online de imágenes de uso libre, sonidos, otros medios, y los archivos JSON mantienen a Wikipedia y a otros proyectos.



Etiquetas de imagen

 * Véase también: Commons:Depicts



¿Qué son las etiquetas de imagen?
"Etiquetas de imagen" es una frase abreviada la cual la comunidad de Commons la llama Describe declaraciones.



¿Para qué son usadas las etiquetas de imagen?
Al agregar etiquetas de imagen, te ayudará a facilitar la búsqueda de imágenes en Commons, el depósito de imágenes de licencia gratuita que Wikipedia utiliza para las imágenes en sus artículos.

<span id="Tips_for_adding_image_tags">

Consejos para añadir etiquetas de imagen
Por favor añada etiquetas moderadamente. Si hay múltiples elementos claramente e intencionadamente descritos por la imagen, todos ellos deberían ser añadidos como etiquetas separadas, dentro de lo razonable. Por ejemplo, tendría que ser etiquetada como "Bonnie y Clyde", "Bonnie Parker", y "Clyde Barrow". Identifica la(s) cosa(s) más importante(s) en la imagen.

Sé tan específico como puedas. Busque las etiquetas más relevantes tocando "+ Agregar etiqueta". Es posible que veas varios resultados de búsqueda, pero resiste a la tentaciónde añadir demasiadas etiquetas poco relevantes. En el ejemplo mostrado abajo, el cuadro es del puente Williamsburg, pero esa etiqueta no ha sido añadida. Agrégala clicando en "+ Agregar etiqueta" y búscalo como "Puente de Williamsburg".

<span id="Train_image_algorithm">

Where is the train algorithm task?
Due to the train image algorithm task serving as a MVP for the Android team to learn from and build the full image matching feature, the train image algorithm MVP has been sunset. With the help of Wikipedians like you, we have improved the algorithm and have enough learnings to proceed with the next phase of our work to build the full image matching feature. Our lessons from the experiment will be available on the Add an Image project page. You can watch participate in the next phase of this work at Growth team's project page.

What is the train algorithm task?
Wikipedia articles are written and edited by thousands of volunteers from around the world. Unfortunately, many articles lack images. The Train Algorithm task is a type of Suggested Edits task that will show logged-in Android users articles and images along with its associated information, so that users can determine if the image is a good illustration of the contents of the article displayed.

The images will be suggested to you using an algorithm. The algorithm will pull images from other sources and suggest a match with an article that does not have an image.

Unlike other Suggested Edits tasks, the Train Algorithm task will not save any edits to any Wiki projects and is a temporary task. The purpose of the Train Algorithm task is to gather data, improve our image matching algorithm, and inform our design for future releases of an image matching task on Android and Mobile Web.



Tips for training the image algorithm
To best determine if an image is the right match for an article you should review:
 * Image (zoom in to review more details)
 * Image file name
 * Image description
 * Image suggestion reason
 * Article content

Dialog options
In the task you can select Yes, No or Not Sure, to the question of if you would add the image to an article.


 * Yes indicates the image is a good illustration to help readers understand the topic of the Wikipedia article
 * No indicates the image would not help readers understand the topic of the Wikipedia article. Reasons the image would not help be a good fit for the article includes:
 * Not Relevant, which indicates the image depicts a topic that is not associated with the article that is being shown
 * Not enough Information, which indicates the metadata shared with the image does not provide enough details for you to confidently indicate the image would help readers better understand the article
 * Offensive, which indicates the image is inappropriate
 * Low Quality, which indicates you can not see the image well enough to confidently say it is a good illustration of the article being shown and help readers understand the topic
 * Don't know this subject, which indicates you do not feel you have the needed expertise to determine if the image would help readers understand the topic of the Wikipedia article
 * Cannot read the language, which indicates the words written in the image, or the metadata is in a language you do not understand, and are then unable to confidently say the image would help readers understand the topic of the Wikipedia article
 * Other, which indicates there is another reason the image is not a good match for the article
 * Not Sure indicates you are not certain whether or not the image would help readers understand the topic of the Wikipedia article. Reasons for not being sure could include:
 * Not enough Information, which indicates the metadata shared with the image does not provide enough details for you to confidently indicate the image would help readers better understand the article
 * Cannot see image, which indicates you can not see the image well enough to confidently say it is a good illustration of the article being shown and help readers understand the topic
 * Don't know this subject, which indicates you do not feel you have the needed expertise to determine if the image would help readers understand the topic of the Wikipedia article
 * Don't understand the task, which indicates you do not understand the Train Image Algorithm task
 * Cannot read the language, which indicates the words written in the image, or the metadata is in a language you do not understand, and are then unable to confidently say the image would help readers understand the topic of the Wikipedia article
 * Other, which indicates there is another reason you are not sure if the image would be a good match for the article

Daily goal
The 'Train image algorithm' task consists of a daily goal. To reach the daily goal, you need to evaluate 10 image suggestions. The goal resets to 0 on the next day. You can always evaluate more than 10 image suggestions per day, this should just serve as an indicator of your daily progress.

When will you roll out the full image matching task?
The Android and Growth teams will collaboratively evaluate the outcomes of this MVP, and determine next steps for a task that places images in articles in July 2021. During that time, the teams will update the MVP project page with our findings and share when we will offer the image matching task.

How can I follow the outcome of this MVP when it ends?
You can watch our Add an Image MVP project page for updates about this effort. We would also value your feedback on our talk page.