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Willkommen bei den Vorgeschlagenen Bearbeitungen
Vorgeschlagene Bearbeitungen sind eine neue Möglichkeit, Wikipedia auf Android zu bearbeiten. Wir würden uns freuen, wenn du es ausprobieren würdest.



Was sind Vorgeschlagene Bearbeitungen?
Vorgeschlagene Bearbeitungen bieten Möglichkeiten für kleine, aber wichtige Beiträge zur Wikipedia. Wir möchten das Bewusstsein dafür schärfen, dass jeder Wikipedia editieren kann und Beiträge einfach für jeden zugänglich machen kann.



Beginne mit den Vorgeschlagenen Bearbeitungen
Die Startseite der Vorgeschlagenen Bearbeitungen besteht aus zwei Bereichen: Profilstatistiken und Beitragsmöglichkeiten. Beitragsmöglichkeiten ist das zentrale Element der Vorgeschlagenen Bearbeitungen. Hier findest du mehrere Möglichkeiten bei der Wikipedia mitzuarbeiten. Derzeit bieten wir Aufgaben zum Hinzufügen oder Übersetzen von Artikelbeschreibungen und Bildbeschriftungen an. Wenn du mehr dazu erfahren willst, wie du wie ein Profi editierst, schaue dir den unteren Teil der Seite an.



Wir werden demnächst weitere Beitragsarten hinzufügen, bleibe dran.

Profilstatistiken zeigen Informationen zu deinen Aktivitäten innerhalb der Vorgeschlagenen Bearbeitungen an. Sie beginnen sich zu füllen, sobald du deine ersten Vorgeschlagenen Bearbeitungen gemacht hast.

Tapping the card leads to the contribution history page. The contribution history lists all contribution types that are available in Suggested edits. You can filter by edit type and see how many pageviews the articles you’ve contributed to had in the past 30 days. Tapping an item in the contribution history list leads you the edit detail (diff) page, where even more infos about the particular edit are featured.
 * Contributions - zeigt die Anzahl der Beiträge an, die du in den letzten 30 Tagen mit Vorgeschlagene Bearbeitungen erstellt hast.
 * Pageviews - zeigt an, wie oft in den letzten 30 Tagen andere Personen Artikel angesehen haben, zu denen du mit Vorgeschlagene Bearbeitungen beigetragen hast.
 * Edit streak - zeigt an, wie viele Tage ohne Pause du über Vorgeschlagene Bearbeitungen beigetragen hast. Wenn du seit einiger Zeit keinen Beitrag geleistet hast, wird das Datum deines letzten Beitrags angezeigt.
 * Edit quality - basierend darauf, wie oft einer deiner Beiträge rückgängig gemacht wurde (das heißt: von einem anderen Redakteur rückgängig gemacht). Je weniger zurückgenommene Beiträge, desto besser die Bearbeitungsqualität.



Artikelbeschreibungen




Was sind Artikelbeschreibungen?

 * Kurze, mehrsprachige Beschreibungen von Gegenständen (z.B. Wikipediaartikel)
 * Artikelbeschreibungen sind keine vollständigen Sätze, aber kurze Zusammenfassungen des Artikels
 * In den meisten Fällen liegt die optimale Länge zwischen zwei und zwölf Wörtern.



Wofür werden Artikelbeschreibungen verwendet?
Artikelbeschreibungen werden in den Apps unter den Titeln von Wikipediaartikeln angezeigt, um den Lesern zu helfen, den Artikel zu finden, nach dem sie suchen. Artikelbeschreibungen werden auf Wikidata gespeichert und verwaltet. Sie wurden dazu entworfen, verschiedene Artikel mit den gleichen oder ähnlichen Beschriftungen eindeutig zu bezeichnen. Beschreibungen werden auch außerhalb der Seite und den Apps von Wikipedia gezeigt: zum Beispiel in Suchergebnissen bei Google.

Artikelbeschreibungen fassen einen Artikel zusammen, um dem Leser zu helfen, das Thema auf einen Blick zu verstehen. Diese sind in der Wikimedia-Gemeinschaft als Wikidata-Beschreibungen bekannt.



Tipps für die Erstellung von Artikelbeschreibungen
Artikelbeschreibungen sollten im Idealfall in eine Zeile passen und zwischen zwei und zwölf Wörtern lang sein. Artikelbeschreibungen beginnen normalerweise nicht mit einem Artikel (der, ein etc.). Zum Beispiel:


 * Ölgemälde von Leonardo da Vinci (Artikelbeschreibung der Mona Lisa)
 * der höchste Berg der Erde (Titelbeschreibung für den Artikel über den Mount Everest)

Weitere Tipps für gute Artikelbeschreibungen:


 * Vermeiden von Informationen, die sich wahrscheinlich ändern (z. B. "derzeitiger Premierminister von...")
 * Vermeiden von meinungsbezogenem, voreingenommenem oder werbendem Wortlaut (z. B. "der beste...")
 * Vermeiden von kontroversen Behauptungen

Mehr Informationen sind auf der Hilfsseite für Wikidata Beschreibungen erhältlich

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.



Mehr über Artikelbeschreibungen
Artikelbeschreibungen werden auf Wikidata gespeichert und verwaltet, einem Projekt der Wikimedia Foundation, welche eine freie, gemeinschaftliche, mehrsprachige Datenbank von Sekundärdaten bereitstellt, welche die Wikipedia und andere Projekte unterstützt.


 * Über Wikidata
 * Wikidata Hilfeseite über Artikelbeschreibungen
 * Richtlinien für das Schreiben von Artikelbeschreibungen in Deutsch
 * Guidelines for writing short descriptions on English Wikipedia



Bildunterschriften


Was sind Bildbeschriftungen?

 * kurze, mehrsprachige Beschreibungen von Bilddateien
 * auf eine Länge von 250 Zeichen beschränkt und sie können keine Formatierung enthalten



Wofür werden Bildbeschriftungen verwendet?
Bildbeschriftungen beschreiben ein Bild, um den Lesern zu helfen, die Bedeutung und den Kontext eines Bildes zu verstehen. Sie werden auch verwendet, um Ersatzinformationen für ein Bild zu geben, wenn Menschen es nicht anschauen können, z. B. wegen einer langsamen Internetverbindung oder wenn Menschen eine Vorlese-Anwendung benutzen



Tipps, um Bildbeschriftungen zu erstellen
Bildbeschriftungen sollten kurze Beschreibungen von dem sein, was das Bild zeigt. Sie sind normalerweise vier bis zwölf Wörter lang. Sie können auch Informationen über den Künstler oder Ersteller des Bildes enthalten.

Denk daran, die Bildbeschriftungen neutral zu halten. Vermeide, Werturteile wie "hübsch", "gut" oder "hässlich" zu fällen.

Die Unterschied zwischen der Bildbeschreibung und der Bildbeschriftung ist, dass die Beschreibung viele Informationen über die Bilddatei haben kann. Wenn das Bild ein Scan ist, kann sie Genaueres über das ursprüngliche Foto oder Kunstwerk haben. In ihr können Hyperlinks enthalten sein. Die Bildbeschriftung sollte all das auslassen und nur das beschreiben, was das Bild zeigt, nicht die Informationen über die Datei.

Eine gute Bildbeschriftung sollte:


 * darauf abzielen, kurz die Inhalte eines Bildes zu beschreiben
 * das Bild so zu beschrieben, dass Menschen mit Seh- oder anderen Einschränkungen sich vorstellen können, wie es aussieht
 * einige Schüsselbegriffe enthalten, die Menschen wahrscheinlich benutzen, um nach einem Bild zu suchen (also sollte das Bild einer Katze das Wort "Katze" irgendwo im Untertitel enthalten)

In vielen Fällen wird die Bildbeschriftung ähnlich oder identisch zur Beschreibung sein (oder sogar dem Dateinamen!) Zum Beispiel hat die Datei:Fire station Hallstatt - October 2017 - 02.jpg die englische Bildbeschriftung "Hallstatt fire station in October 2017".



Mehr über Bildbeschriftungen
Bildbeschriftungen werden auf Wikimedia Commons, einem Projekt der Wikimedia Foundation gespeichert und verwaltet. Es bietet ein Online-Verzeichnis von Bildern, Geräuschen, anderen Medien und JSON-Dateien an, um die Wikipedia und andere Projekte zu unterstützen.



Bild-Schlagworte

 * Siehe auch: Commons:Motive



Was sind Bild-Tags?
"Bild-Tags" ist eine Kurzbezeichnung für das, was die Commons-Gemeinschaft Motiv-Anweisungen (engl. Depicts) nennt.



Wofür werden Bild-Tags verwendet?
Wenn du Tags hinzufügst, hilfst du mit einfacher nach Bildern auf Commons zu suchen, das Archiv, das Wikipedia für seine Bilder in den Artikeln verwendet.

<span id="Tips_for_adding_image_tags">

Tipps, um Bild-Tags hinzuzufügen
Bitte füge Tags zurückhaltend hinzu. Wenn es mehrere Elemente gibt, die eindeutig und absichtlich durch das Bild dargestellt werden, sollten alle als separate Tags hinzugefügt werden, sofern dies sinnvoll ist. Zum Beispiel sollte mit "Bonnie und Clyde", "Bonnie Parker" und "Clyde Barrow" getaggt werden. Identifiziere das oder die wichtigste(n) Ding(e) im Bild.

Sei so spezifisch wie möglich. Suche nach den relevantesten Tags, indem du auf "+ Tag hinzufügen" tippst. Möglicherweise siehst du eine Reihe von Suchergebnissen, aber widerstehe dem Drang, eine große Anzahl von halb-relevanten Tags hinzuzufügen. In dem unten gezeigten Beispiel handelt es sich um ein Bild der Brücke von Williamsburg, aber dieses Tag ist nicht hinzugefügt worden. Füge es selbst hinzu, indem du auf "+ Tag hinzufügen" tippst und nach "Brücke von Williamsburg" suchst.

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.