Wikimedia Apps/Suggested edits/id

Selamat datang di Penyuntingan yang disarankan
Penyuntingan yang disarankan adalah cara yang baru untuk menyunting Wikipefia di Android. Kami mengapresiasi kalian yang mencoba fitur ini.

Apa itu Penyuntingan yang disarankan?
Penyuntingan yang disarankan memberikan kesempatan untuk kontribusi yang kecil tetapi penting ke Wikipedia. Kami ingin meningkatkan kesadaran bahwa semua orang bisa menyunting Wikipedia dan membuat berkontribusi lebih mudah dan lebih bisa diakses oleh semua orang.

Memulai
Halaman rumah Penyuntingan yang disarankan terdiri dari dua bagian: Statistik profil dan kesempatan kontribusi. Kesempatan kontribusi adalah unsur terpenting dari Penyuntingan yang disarankan. Di sini Anda bisa menemukan cara-cara berkontribusi kepada Wikipedia. Pada saat ini kami menawarkan pekerjaan menambahkan atau menerjemahkan deskripsi artikel dan keterangan gambar. Jika Anda ingin tahu atau belajar cara menyunting seperti seorang pro, lihatlah bagian khususnya di bawah:



Kami akan segera menambahkan lebih banyak jenis kontribusi, silakan menanti.

Statistik profil menampilkan informasi tentang aktivitas Anda di dalam Penyuntingan yang disarankan. Mereka mulai diisi begitu Anda membuat Penyuntingan yang disarankan pertama Anda.

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 - menampilkan banyak kontribusi yang Anda buat dengan Penyuntingan yang disarankan selama 30 hari terakhir.
 * Pageviews - menampilkan berapa kali orang lain melihat hal-hal yang Anda sunting menggunakan Penyuntingan yang disarankan selama 30 hari terakhir.
 * Edit streak - menampilkan berapa hari berturut-turut Anda berkontribusi via Penyuntingan yang disarankan. Jika Anda belum berkontribusi akhir-akhir ini, akan ditampilkan tanggal kontribusi terakhir Anda.
 * Edit quality - berdasarkan berapa banyak kontribusi Anda dibalikkan (artinya penyunting lain membatalkan perubahan Anda). Semakin sedikit kontribusi yang dibalikkan, semakin bagus kualitas suntingan.

Apa itu deskripsi artikel?

 * Deskripsi (contohnya deskripsi artikel Wikipedia) yang singkat dan multibahasa
 * Deskripsi artikel bukanlah kalimat penuh, melainkan potongan-potongan kecil informasi.
 * Dalam kebanyakan kasus, panjang yang baik adalah di antara dua dan dua belas kata.

Untuk apa deskripsi artikel digunakan?
Deskripsi artikel ditampilkan di aplikasi di bawah ini judul artikel Wikipedia untuk membantu pembaca mengidentifikasi artikel yang mereka cari. Deskripsi artikel disimpan dan dikelola di Wikidata dan telah dirancang untuk memisahkan item dengan label yang sama atau serupa. Deskripsi juga ditampilkan di luar situs dan aplikasi Wikipedia: misalnya, dalam pencarian Google.

Deskripsi artikel merangkum sebuah artikel untuk membantu pembaca memahami subjek secara sekilas. Ini dikenal di komunitas Wikimedia sebagai deskripsi Wikidata.

Kiat untuk membuat deskripsi artikel
Deskripsi artikel idealnya sesuai pada satu baris, dan panjangnya antara dua hingga dua belas kata. Deskripsi artikel tidak dikapitalisasi kecuali kata pertama adalah kata benda yang tepat, dan biasanya tidak dimulai dengan artikel awal. Sebagai contoh:


 * lukisan karya Leonardo da Vinci (deskripsi judul untuk artikel tentang Mona Lisa)
 * gunung tertinggi di Bumi (deskripsi judul untuk artikel tentang Gunung Everest)

Kiat lain untuk menulis deskripsi artikel yang bagus:


 * Hindari informasi yang mungkin berubah (misalnya, ‘Perdana Menteri saat ini di...’)
 * Hindari perumusan yang bersifat opini, memiliki bias atau memuat unsur promosi (misalnya, ‘...terbaik’)
 * Hindari klaim kontroversial

Informasi lebih lanjut tersedia di halaman bantuan deskripsi Wikidata.

Lebih lanjut tentang deskripsi artikel
Deskripsi artikel disimpan dan dikelola di Wikidata, sebuah proyek dari Wikimedia Foundation yang menyediakan basis data sekunder bebas, kolaboratif, multibahasa, yang mendukung Wikipedia dan proyek lainnya.


 * Tentang Wikidata
 * Halaman bantuan Wikidata tentang deskripsi artikel
 * Pedoman untuk menulis deskripsi artikel dalam bahasa Inggris

Apa itu keterangan gambar?

 * Deskripsi berkas gambar singkat dan multibahasa
 * Terbatas hingga 250 karakter dan tidak boleh berisi markah

Untuk apa keterangan gambar digunakan?
Keterangan gambar menggambarkan suatu gambar untuk membantu pembaca memahami makna dan konteks suatu gambar. Keterangan gambar juga digunakan untuk memberikan informasi alternatif untuk gambar jika orang tidak dapat melihatnya, misalnya karena sambungan internet yang lambat atau jika orang menggunakan pembaca layar.

Kiat untuk membuat keterangan gambar
Keterangan gambar harus berupa deskripsi singkat tentang apa yang ditampilkan gambar. Panjangnya biasanya empat sampai dua belas kata. Keterangan gambar juga dapat berisi informasi tentang artis atau pencipta gambar.

Ingatlah untuk menjaga teks Anda tetap netral. Hindari membuat penilaian nilai seperti "indah", "baik" atau "jelek".

Perbedaan antara deskripsi gambar dan keterangan gambar adalah bahwa deskripsi dapat memiliki banyak informasi tentang berkas. Jika gambar adalah pemindaian, gambar tersebut dapat memiliki detail tentang foto atau karya seni asli. Itu dapat memiliki pranala. Keterangan gambar harus mengabaikan semua ini dan hanya menjelaskan apa yang ditampilkan, bukan informasi tentang berkas.

Keterangan gambar yang baik harus:


 * Bertujuan untuk mendeskripsikan secara singkat isi suatu gambar
 * Menjelaskan gambar sedemikian rupa sehingga mereka yang memiliki penglihatan atau gangguan lainnya dapat membayangkan seperti apa bentuknya
 * Berisi beberapa kata kunci yang cenderung digunakan orang untuk mencari gambar (jadi gambar kucing harus menyertakan kata "kucing" di suatu tempat di keterangan gambar)

Dalam banyak kasus, judulnya akan serupa atau identik dengan deskripsi (atau bahkan judul berkas!). Sebagai contoh, Berkas:Stasiun pemadam kebakaran Hallstatt - Oktober 2017 - 02.jpg memiliki keterangan bahasa Indonesia "Stasiun pemadam kebakaran Hallstatt pada bulan Oktober 2017".

Lebih lanjut tentang keterangan gambar
Keterangan gambar disimpan dan dikelola di Wikimedia Commons, sebuah proyek dari Wikimedia Foundation yang menyediakan repositori online untuk gambar, suara, media lain yang digunakan secara gratis, dan file JSON yang mendukung Wikipedia dan proyek lainnya.

Tag gambar

 * Lihat pula: Commons:Menggambarkan

Apa itu tag gambar?
"Tag gambar" adalah istilah kependekan dari apa yang komunitas Commons sebut pernyataan Menggambarkan.

Untuk apa tag gambar digunakan?
Dengan menambahkan tag gambar, Anda akan memudahkan pencarian gambar di Commons, repositori gambar berlisensi bebas yang Wikipedia gunakan untuk gambar di artikelnya.

Kiat untuk membuat tag gambar
Tolong jangan berlebih-lebihan dalam menambahkan tag. Jika ada beberapa hal yang secara jelas dan sengaja digambarkan oleh gambar, semuanya sebaiknya ditambahkan sebagai tag terpisah, selama dalam batas wajar. Contohnya, sebaiknya diberi tag "Bonnie and Clyde", "Bonnie Parker", dan "Clyde Barrow". Kenali hal yang paling penting dari gambar.

Berikan tag sespesifik mungkin. Cari tag yang paling relevan dengan menekan "+ Tambahkan tag". Anda mungkin melihat banyak hasil pencarian, tetapi tahan godaan menambahkan banyak tag yang semi-relevan. Dalam contoh berikut, gambarnya adalah gambar Williamsburg Bridge (bahasa Indonesia: Jembatan Williamsburg), tetapi tag-nya belum ditambahkan. Anda bisa menambahkannya sendiri dengan menekan "+ Tambahkan tag" dan mencari "Williamsburg Bridge".

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.