Wikipediaに追記する よい記法７つ 仮説(211)

wiki
https://ja.wikipedia.org
で日本語の項目数が少ない。
https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:全言語版の統計

13位である。「普段話されている言語」の順位は9位であるにもかかわらず。
https://ja.wikipedia.org/wiki/言語

そこで、wikiに貢献する際に、知っているとよい記法をいくつか説明し、
項目数の増加に貢献することを目指す。

ここで書いている7つは、段落以外はすぐに忘れてしまい、あちこち彷徨うことがある。
その備忘録の意味もあり、順次、よく使う記法は追記する予定で、１６項目くらいにはしたいと思う。

卒業論文では、学生がWikipediaに追記した文字数だけ引用、参照してもよいという規則にしていた。
一次情報を正確に記載していれば、Wikipediaを参照、引用していけない理由はない。わざわざWikipediaを参照、引用するのは、自分が書き足した項目だけにしてもらっている。


Wikipediaに書く文章で気をつけていること。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/25e78e48e406f803bb55

Wikipediaに追記する際に、知っているとよい記法　７つ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b081d53c214307af75f

Wikipedia : 文章書き方 学生編 日本語(24)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e411d2704efde863e82e

URLをコマンドライン引数で(wikipedia) docker(90) プログラムちょい替え(2) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fc095b0c580a35001ea7

「wikipediaからのページからリンク一覧を取得する方法」を動かしてみた
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ef4a8d21ec98851d10a0
 
 <この項は書きかけです。順次追記します。>
# 1 脚注 ref 
一番簡単な貢献は、情報源の記載。
wikiで困るのは、情報源の記載のない情報。内容を確かめられないことを書かれても困る。
https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:出典を明記する

ただ、削除するだけの人がいるのは、もっと困る。
amazon, ニコ動など、さまざまなサービスで、根拠なく削除されたり、登録を取り消され、結果としてサービスへの不信が深まっていったように。
項目数が減ってしまう。あいまいなこと、出典のない事項があれば、情報源を探して追記すればよい。削除する暇があれば、出典を調べれば良い。

出典の記載の一つの方法がref。URLもあるのが便利。

```
本文中<ref> 脚注の書き方 https://ja.wikipedia.org/wiki/Help:脚注</ref>。

== 脚注 ==
{{Reflist}}
```

refした事項はReflistの記載がないと表示しないことが注意点。

# 2 書籍  ISBN
出典のうち、本の場合には、関係するページ数とISBNを記載するのがよい。

例：https://ja.wikipedia.org/wiki/フォルトツリー解析

```
<ref>{{Cite book|和書|title=信頼性工学入門|author=[[真壁肇]]|publisher=[[日本規格協会]]|id=ISBN 4542503283|year=1985|pages=p135}}</ref>
```

書名、著者名、出版社、出版年、ページ数とISBNの記載があれば、情報源に辿り着く時間が節約できる。
出版社は[[]]でくくって、リンクにする。著者も[[]]でくくるとよい。有名な著書であれば、wikiに項目があるかもしれず[[]]でくくって見て、「プレビューで表示」してみて、項目があるか確かめるとよい。項目名そのものとして登録がなくても、転送指定になっているかもしれない。

書籍の特定のページではなく、書籍自体を参照してほしい場合には、参考文献を記載してもよい。
書籍全体が参考になるだけでなく、特定の記述が特定のページと関係している場合には、refにして、ページ数を書く方が親切だ。ただし、書籍が手元にない場合は、ひとまず参考文献にあげ、国会図書館などで調べて、後からrefにして該当ページ数を書くのでもよい。

例：https://ja.wikipedia.org/wiki/確率

```
== 参考文献 ==
* {{Cite book|和書 |author=[[伏見康治]] |year=1942 |title=確率論及統計論 |publisher=[[河出書房]] |isbn=9784874720127 |url=http://ebsa.ism.ac.jp/ebooks/ebook/204 |ref=harv}}
```
*で一覧にする。
書名、著者名（連名の場合にはできれば全員の名前）、出版社名、出版年、ISBNを記載する。

# 3 雑誌 
ref {{Cite journal
https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:出典テンプレート

ISBNがInternational Standard for Book Numberであるのに対して、ISSNがInternational Standard for Serial Number(国際標準逐次刊行物番号)である。
https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:ISSN

ISSNでは雑誌の特定はできるが、雑誌記事の特定にはDOIを使うか、出版年だけでなく、月刊誌なら月、週刊誌なら月日があるとよい。

例：https://ja.wikipedia.org/wiki/HAZOP

```
<ref>{{Cite journal|和書|journal=技術士|title=想定外を減らす 11 個の「魔法の言葉」Eleven“Guide Words”to Eliminate the Unexpected|author=[[小川清]]|publisher=[[日本技術士会]]|ISSN= 03891488|date=2017.2|pages=p16-19}}</ref>
```

月刊誌であるためyearではなくdateにして年-月と記載すれば、|和書|の記述があれば、2017年2月号と表示してくれる。

# 4 複数箇所に同じ脚注を付ける<ref name=
複数箇所に同一情報源からの参照の付け方を知っているとよい。

例：https://ja.wikipedia.org/wiki/コニー・フランシス

```
最初の場所<ref name="song">Song tosoul #120「ヴァケイション」コニーフランシス BS-TBS 2019/04/28 PM11:00放送 https://www.bs-tbs.co.jp/songtosoul/onair/onair_120.html</ref>。

別の場所<ref name="song"></ref>

== 脚注 ==
{{Reflist}}
```
該当箇所にa, bという記号がつき、脚注のところに、abと複数箇所の参照であることを示す。

# 5 == 段落 == 
ベタがきの記事に、見出しを入れるだけでわかりやすくなることがある。
見出し項目の選び方は大事。

```
== 大項目 ==
=== 中項目 ===
==== 小項目 ====
```
見出しを入れると、文章の階層構造を示す目次を生成する。
１画面に収まりきらない目次はどうよという意見もあるかもしれない。
記事が長ければ仕方がないかも。

例：https://ja.wikipedia.org/wiki/TOPPERSプロジェクト

# 6 ソースコード
HELP
https://ja.wikipedia.org/wiki/Help:ページの編集

にはみあたりません。

例：https://ja.wikipedia.org/wiki/エンディアン

```
<source lang="c">
#include <stdint.h>
...
</source>
```
書き方はわかった。lang=で何が対応しているか調べようとしたら、、、
https://www.mediawiki.org/wiki/Extension:SyntaxHighlight/ja
>旧バージョン（MediaWiki 1.16以前）では、拡張機能は＜source＞というタグを使用していました。 これは引き続きサポートされていますが、ソースコード自体に＜source＞タグ（XMLなど）が含まれている場合、＜syntaxhighlight＞を使ったほうが競合を避けやすくなります。

言語対応の方が嬉しい、、、。調査中。

# 7 要出典|date=
出典がないところは、ひとまず要出典を記載して、原典を探す場合がある。

```
{{要出典|date=2019年4月}}
```

目安としては、要出典を記載してから１年以内に半分以上は自分で出典を記載するとよい。
要出典だけを記載して回る人は、削除しまくる人よりはよいがwikipediaに貢献しているかどうかは微妙。

自分が要出典と書いた部分の半分以上の出典を探すのが目安。

出典が探せそうにない場合には、その項目の調査自体を、質問サイトか、ブログとか, TwitterとかMastodonとかに記載するのも手かも。

# 付録(additional information)
卒業研究の指導時に、卒業論文でのWikipediaからの引用について規則を
作った。

１　引用する量は、自分で追記した文字数までとする
２　引用した箇所に、出典がれば、出典を追記する。追記した文字数は
「追記文字数」に含め、引用文字数には含めない。
３　自分の卒業研究を出典に記載してもよい。記載した文字数は「追記文字数」に含め、引用文字数には含めない。

３つの規則から、自分で書いた文章は、どれだけ引用してもよい。

p.s.
いくつかの大学で学生に、
卒業論文等にWikipediaからの引用を禁止している教員がいた。
学生がWikipediaに出典をつけて
書くことを想定しない時点で問題外かも。

## 困りごと
残念ながら、日本語のwikiも、EnglishのWikiも、プログラムで相対的な評価せずに、個人的な感情で削除される方がおみえになり困っています。あるネットワークサービスで、10年以上前に同じような現象がありました。結果として別のサービスが興隆しました。日本語だけのことなので、世界的な影響がないのは残念です。

## もう一つの問題外
偶然短歌、飛鳥新社、2016
https://www.amazon.co.jp/dp/4864105065
という書籍があるらしい。
Wikipediaから、57577を切り出す。

Wikipediaに、短歌を作っている人間が書いていることを無視している。
短歌を作っている人間は、世の中の役に立たないものしか書いていないという決めつけだろうか。
問題外の自乗だろうか。著作について認識のない出版社から出ているのだろうか。

# 参考資料(reference)
2018年ウィキペディアタウン参加記録（前半）
https://qiita.com/Unimoi/items/24cc302a42ef3ede9344

2018年ウィキペディアタウン参加記録（後半） 
https://qiita.com/Unimoi/items/20719e07c1bcb727bfcf

大事なことはすべてWikipediaから学んだ
https://qiita.com/jkr_2255/items/4544bc1d1a2d32fda848

日本語のWikipediaの全文データを使ってword2vecを訓練する
https://qiita.com/hiroshijsc16/items/183dd3d5b6c31b587523

SentencePiece + 日本語WikipediaのBERTモデルをKeras BERTで利用する
https://qiita.com/hideki/items/411c7531354fede9ade1

誰でも簡単にWikipediaからword2vecを生成できるツール
https://qiita.com/sugiyamath/items/c8ff2bd5b25048687a49

Doc2Vecを用いたWikipedia学習モデルの生成！Part1
https://qiita.com/jackkitte/items/9b5825c4914f8b533387

Wikipediaの記事の単語をカウントしてみた
https://qiita.com/Sak1361/items/bad78b5e26ce0f82de46

ラテン語版Wikipediaのデータで遊ぼう
https://qiita.com/miettal/items/550b78774df8442bbdff

Wikipediaの大量データをMySQLに保存する
https://qiita.com/grachro/items/11e59d16a929d27e274e

WikipediaのAPIをPHPから叩いてみる
https://qiita.com/yasu_kobayashi/items/687b092b751afb4c58e5

[Ruby] Wikipediaの任意の記事のサマリーを取得する
https://qiita.com/Sa2Knight/items/db2d011041e3812507ff

Wikipedia項目から四字熟語の抽出
https://qiita.com/butchi_y/items/b31ee2b9480546b43f0b

Wikipediaにある表から必要なデータを取り出すまで。
https://qiita.com/maoringo/items/e06549327037fae7a5af

wikipedia の api をつかって、記事のアクセスを見る
https://qiita.com/zanjibar/items/5569a63d08fcb69c426b

wikipediaの市町村ページで、市町村位置画像のリンクを取得
https://qiita.com/PERAIA/items/4e7b87ef0bef312eb13d

# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
## 自己記事一覧
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
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品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
### 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190501 朝
ver. 0.02 ソースコード追記 20190501 午前
ver. 0.03 誤記訂正、参照追記 20190501 昼
ver. 0.04 付録追記　20190501 午後
ver. 0.05 付録２追記　20190501　夕
ver. 0.06 ＜＞が消えたのを追記 20190501 夜
ver. 0.07 ありがとう追記 20230504
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