Wikimedia Apps/Suggested edits/ru

Добро пожаловать в Предлагаемые правки
Предлагаемые правки — это новый способ редактировать Википедию на Android. Мы ценим то, что вы пытаетесь.

Что такое Предлагаемые правки?
Предлагаемые правки представляют возможности для небольшого, но жизненно важного вклада в Википедию. Мы хотели бы повысить осведомленность о том, что каждый может редактировать Википедию и сделать участие в работе более простым и доступным для всех.

Начать работу с Предлагаемыми правками
Домашняя страница Предлагаемых правок содержит две области: Статистика профиля и возможности для внесения вклада. Возможности для внесения вклада - центральный элемент Предлагаемых правок. Здесь вы можете найти способы внести вклад в Википедию. На данный момент мы предлагаем задачи по добавлению или переводу описаний статей и подписей к изображениям. Если вы хотите узнать больше или научиться редактировать как профессионал, ознакомьтесь со специальными разделами ниже:



Мы скоро собираемся добавить больше типов внесения вклада, следите за обновлениями.

Статистика профиля отображает информацию о вашей активности в Предлагаемых правках. Она начинает заполняться после того, как вы внесете свои первые Предлагаемые правки.

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 - отображает количество изменений, внесённых вами за последние 30 дней.
 * Pageviews - отображает общее количество раз за последние 30 дней, когда другие пользователи просматривали элементы, внесенные вами с помощью Предлагаемых изменений.
 * Edit streak - показывает, сколько дней без перерыва вы вносили Предлагаемые правки. Если вы не вносили вклад некоторое время, отображается дата последнего вклада.
 * Edit quality - в зависимости от того, сколько раз один из ваших вкладов был отменен (то есть отменен другим редактором). Чем меньше вкладов будет отменено, тем выше качество редактирования.

Что такое описания статей?

 * Короткие, многоязычные описания вещей (статей в Википедии, например)
 * Описания статей — не целые предложения, а небольшие порции информации.
 * В большинстве случаев, правильная длина составляет от двух до двенадцати слов.

Для чего используются описания статей?
Описания статей показаны в приложении под названиями статей Википедии, чтобы читатели могли определить, какую статью они ищут. Описания статей хранятся и поддерживаются в Викиданных и были разработаны для устранения неоднозначности элементов с одинаковыми или похожими ярлыками. Описания также отображаются за пределами сайта Википедии и приложений: например, в Google Поиске.

Описания статей резюмируют статью, чтобы помочь читателям с первого взгляда понять предмет. Они известны в сообществе Викимедиа как описания Викиданных.

Подсказки для создания описаний статей
Описания статей в идеале должны помещаться в одну строку и содержать от двух до двенадцати слов. Они не пишутся с заглавной буквы, если первое слово не является именем собственным, и обычно не начинаются с начальных артиклей (a, an, the). Например:


 * картина Леонардо да Винчи (описание заголовка статьи о Моне Лизе)
 * Самая высокая гора Земли (описание в заголовке статьи о горе Эверест)

Другие подсказки для написания хороших описаний статей:


 * Избегайте информации, которая может измениться (например, «нынешний премьер-министр…»)
 * Избегайте категоричных, предвзятых или рекламных формулировок (например, «лучший...»)
 * Избегайте спорных заявлений

Больше информации доступно на справочной странице с описаниями Викиданных.

Подробнее об описаниях статей
Описания статей хранятся и поддерживаются в Викиданных, проекте Фонда Викимедиа, который предоставляет бесплатную многоязычную вторичную базу данных для совместной работы, поддерживающую Википедию и другие проекты.


 * О Викиданных
 * Справочная страница Викиданных с описаниями статей
 * Рекомендации по написанию описания статей на английском языке

Что такое подписи к изображениям?

 * Короткие, многоязычные описания файлов изображений
 * Ограничена длиной до 250 и не может содержать разметку

Для чего используются подписи к изображениям?
Подписи к изображениям описывают изображение, чтобы помочь читателям понять значение и контекст изображения. Они также используются для предоставления альтернативной информации для изображения, если люди не могут его просмотреть, например из-за медленного подключения к Интернету или использования программы чтения с экрана.

Подсказки для создания подписей к изображениям
Подписи к изображениям должны быть кратким описанием того, что показывает изображение. Обычно они состоят из четырех-двенадцати слов. Они также могут содержать информацию о знаменитости или создателе изображения.

Не забывайте сохранять нейтральность подписей. Избегайте оценочных суждений, таких как «красиво», «хорошо» или «уродливо».

Разница между описанием изображения и подписью к изображению заключается в том, что описание может содержать много информации о файле. Если изображение является сканированным, оно может содержать подробную информацию об исходной фотографии или произведении искусства. На нем могут быть ссылки. Заголовок изображения должен игнорировать все это и просто описывать то, что он показывает, а не информацию о файле.

Хорошая подпись к изображению должна:


 * Стремиться кратко описать содержание изображения
 * Описывать изображение так, чтобы люди со зрением или другими нарушениями могли представить, как оно выглядит
 * Содержать некоторые ключевые слова, которые люди могут использовать для поиска изображения (поэтому изображение кошки должно включать слово «кошка» где-нибудь в подписи)

Во многих случаях подпись будет похожа или идентична описанию (или даже заголовку файла!). Например, в файле File:Fire station Hallstatt — October 2017 — 02.jpg есть заголовок на английском языке «Пожарная станция Гальштат в октябре 2017 года».

Подробнее о подписях к изображениям
Подписи к изображениям хранятся и поддерживаются на Викискладе, проекте Фонда Викимедиа, который предоставляет онлайн-хранилище бесплатных изображений, звуков, других медиафайлов и файлов JSON, поддерживающих Википедию и другие проекты.

Теги изображений

 * См. также: Викисклад:Изображённое

Что такое теги изображений?
«Теги изображений» — это сокращенная фраза для того, что сообщество Викисклада называет Изображённое.

Для чего используются теги изображений?
Добавляя теги изображений, вы упростите поиск изображений на Викискладе, бесплатном репозитории изображений с лицензией, который Википедия использует для изображений в своих статьях.

Подсказки для добавления тегов изображений
Пожалуйста, добавляйте теги консервативно. Если на изображении четко и намеренно изображено несколько элементов, все они должны быть добавлены как отдельные теги в разумных пределах. Например, следует пометить тегами «Бонни и Клайд», «Бонни Паркер» и «Клайд Бэрроу». Определите самое важное на изображении.

Будьте как можно более конкретными. Найдите наиболее подходящие теги, нажав «+ Добавить тег». Вы можете увидеть несколько результатов поиска, но не поддавайтесь желанию добавить большое количество частично релевантных тегов. В примере, показанном ниже, изображен мост Вильямсбург, но этот тег не был добавлен. Добавьте его сами, нажав «+ Добавить тег» и выполнив поиск «Вильямсбургский мост».

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.