Wikimedia Apps/Suggested edits/ja



提案された編集へようこそ
提案された編集とは Android で利用できるウィキペディアを編集する新しい方法です. 是非試してみてください.



提案された編集とは
提案された編集を行い小さいながらも重要な情報を追加することで、ウィキペディアの記事に貢献する事ができます. ウィキペディアは誰もが簡単に記事を編集して貢献することができるという認識を高めることが目的です.



提案された編集を使ってみる
提案された編集のホームページは2つの項目によって構成されています. 1.プロフィール統計 2.投稿履歴および投稿の機会 貢献の機会は提案された編集の中心を担う項目です. ここでは、ウィキペディアに貢献する方法が確認できます. 現時点では、記事の説明および画像のキャプションを追加または翻訳するタスクを提供しています. プロのように編集する方法をもっと知りたいあるいは学びたいならば、下記の専用の節を確認してください：



さらなる投稿タイプが追加される予定ですので、しばらくお待ちください.

プロフィール統計は、提案された編集内のアクティビティに関する情報を表示します. 最初に提案された編集を行った時点から、内容が反映され始めます.

カードをタップすると投稿記録ページに移動します. 投稿履歴は提案された編集で利用可能なすべての種類の投稿を一覧します. 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 - 過去30日間の提案された編集による投稿数を表示します.
 * Pageviews - 提案された編集を使用して投稿した内容を他のユーザーが閲覧した回数の過去30日間の合計を表示します.
 * Edit streak - 提案された編集を利用して投稿した連続日数を表示します. しばらく投稿がない場合は、最後の投稿日が表示されます.
 * Edit quality - 投稿が差し戻された（つまり他の編集者によって取り消された）回数に基づきます. 差し戻された投稿が少ないほど、編集品質が高いです.



記事の説明




記事の説明とは

 * 短く、多言語な項目の説明（例えば、ウィキペディアの記事）
 * 記事の説明は完全な文章ではなく、小さな情報の細片です.
 * 多くの場合、適切な長さは2から12単語の間です.



記事の説明は何に使われる？
記事の説明はアプリで読者が探している記事を識別するのを助けるためにウィキペディアの記事タイトルの下に表示されます. 記事の説明はウィキデータで保管および保守されており、同一または類似のラベルを持つ項目を区別することを意図しています. 説明はウィキペディアのサイトやアプリの外でも表示されます：例えば、Google検索.

記事の説明とは、読者が一目で主題を理解できるよう記事を要約したものです. ウィキデータ内の「説明」が使用されています.



記事の説明を作成するためのヒント
記事の説明は理想的には1行に収め、2から12単語の間の長さとすべきです. 最初の単語が固有名詞でない限り大文字で書き始めず、通常は冠詞 (a, an, the)を付けません（日本語以外の場合）. 例:


 * 「レオナルド・ダ・ヴィンチによる絵画」（「モナ・リザ」の説明）
 * 「ネパールとチベットの間に位置するヒマラヤ山脈にある、世界最高峰の山」（「エベレスト」の説明）

良い記事の説明を書くためのその他のヒント：


 * 将来的に変更される可能性のある情報を避ける (例: 現在の首相の...)
 * 個人的主張、偏向あるいは宣伝が混じる言いまわしを避ける （例:最も有名な…）
 * 論争が起こるような主張を避ける

さらなる情報は説明についてのウィキデータのヘルプページで入手可能です.

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.



記事の説明の詳細
記事の説明はウィキデータに格納され管理されます. ウィキデータはウィキメディア財団によるオープンな共同編集データベースです. ウィキペディアをはじめとする様々なウィキメディアプロジェクトで利用されています.


 * ウィキデータについて
 * ウィキデータの「記事の説明」についてのヘルプページ
 * 英語で記事の説明を記述する場合のガイドライン
 * Guidelines for writing short descriptions on English Wikipedia



画像のキャプション


画像のキャプションとは

 * 短く、多言語な画像ファイルの説明
 * 長さは250文字以内に制限され、マークアップを含めることはできません



画像のキャプションは何に使われる？
画像のキャプションは画像を説明して読者が画像の意味や文脈を理解するのを助けます. 例えば、インターネット接続が遅かったりスクリーンリーダーを使っているために、画像を見ることができない人のために代替情報を提供するためにも使用されます.



画像のキャプション作成のためのヒント
画像のキャプションを画像が表示しているものの短い記述であるべきです. 一般的には4から12単語の長さです. その画像を作成した芸術家や制作者に関する情報も含めることができます.

キャプションを中立的に保つことを忘れないでください. 「美しい」、「良い」あるいは「醜い」といったような価値判断をすることは避けてください.

画像の説明と画像のキャプションの違いは、説明はファイルに関する多くの情報を持つことができることです. 画像がスキャンされたものならば、説明は元の写真家や芸術作品に関する詳細を持つことができます. 説明はリンクを持つことができます. 画像のキャプションはこれをすべて無視し、ファイルに関する情報ではなく、何が表示されているのかだけを記述すべきです.

いい画像のキャプションの例:


 * 画像の内容を簡潔に記述することを目的とする
 * Describe the image such that those with vision or other impairments can imagine what it looks like
 * Contain some keywords that people are likely to use to search for an image (so a picture of a cat should include the word "cat" somewhere in the caption)

多くの場合、キャプションは説明と（あるいはファイル名とさえも！）類似または同一になります. 例えば、File:Fire station Hallstatt - October 2017 - 02.jpgは、英語のキャプション"Hallstatt fire station in October 2017"を持っています.



画像のキャプションの詳細
画像のキャプションは、ウィキメディア・コモンズで保管および保守されます. ウィキメディア・コモンズは、自由に利用できる画像、音声、その他のメディアおよびJSONファイルのオンラインリポジトリを提供してウィキペディアおよびその他のプロジェクトをサポートするウィキメディア財団のプロジェクトです.



画像タグ

 * 関連項目: Commons:題材



画像タグとは？
"Image tags" is a shorthand phrase for what the Commons community calls Depicts statements.



画像タグは何に使われる？
画像タグを追加することによって、ウィキペディアが記事の画像のために使用するフリーライセンス画像リポジトリ、コモンズでより簡単に画像を検索できるようにします.

<span id="Tips_for_adding_image_tags">

画像タグを追加するためのヒント
'''タグは控えめに追加してください. ''' 明瞭かつ意図的に画像の題材とされている項目が複数あるならば、無理のない範囲内ですべてを個別のタグとして追加すべきです. 例えば、は「ボニーとクライド」、「ボニー・パーカー」および「クライド・バロウ」でタグ付けされるべきです. 画像で非常に重要なもの（複数可）を識別してください.

'''できるだけ具体的にしてください. ''' 「+ タグを追加」をタップして最も関連性のあるタグを検索してください. 検索結果にいくつも表示されるかもしれませんが、半端に関連性のあるタグを多数追加したいという衝動は抑えてください. 以下に示す例は、ウィリアムズバーグ橋の写真ですが、タグが追加されていません. 「+ タグを追加」をタップし、「ウィリアムズバーグ橋」を検索することによって自分で追加します.

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.