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Gaviotas, la utopía que trata de reinventar el mundo en Colombia desde hace más de medio siglo (y su inesperada relevancia internacional) - BBC News Mundo

https://www.bbc.com/mundo/articles/c2l2nwj0zdjo
3001 words · language es · type information · rules v0.1.0

B
Generally reliable
Overall weighted score : 0.773

Cet article de BBC Mundo présente Gaviotas, une communauté autosuffisante fondée en 1971 dans les plaines de Los Llanos en Colombie, et ses innovations technologiques durables (aérogénérateurs, pompes à eau, chauffage solaire). Le texte mobilise six sources nommées, dont le fondateur Paolo Lugari et des experts académiques, pour documenter les succès et les limites de ce « modèle utopique » de développement communautaire.


Sub-scores

Fact / commentary separation Munich 1
0.96 × 0.20
Source traceability Munich 3
0.48 × 0.20
Plurality of viewpoints Munich 7
1.00 × 0.18
Expression of uncertainty Munich 5
1.00 × 0.14
Tone and lexicon Munich 8
0.18 × 0.14
Contextualisation Munich 1
1.00 × 0.14

Representative quotes

Methodological notes

Absence de liens hypertextes vers les sources primaires citées (livre d'Alan Weisman, données du Banco Mundial). Certaines statistiques (5 000 aérogénérateurs, 12 000 pompes) sont attribuées à Lugari uniquement, sans vérification indépendante mentionnée. Le caractère « utopique » du titre peut introduire un biais favorable implicite.

Computation detail

Each step is reproducible from the extracted variables.

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Fact / commentary separation

Weight : 0.2 · Score : 0.961
EMI competency : Distinguer une information, un commentaire, une opinion (cycle 4, lycée)
  • attribution_ratio = 18/22 = 0.818
  • unmarked_density = 0/2480 mots → 0.00/1000 → pénalité 0.000
  • marker_bonus (transparence) = 0.060
  • score = clamp(0.55·0.818 + 0.45·(1-0.000) + 0.060) = 0.960
Variables used
{
  "claims_total": 22,
  "claims_with_attribution": 18,
  "opinion_markers_count": 6,
  "unmarked_opinions_presented_as_facts": 0,
  "word_count": 2480
}

Source traceability

Weight : 0.2 · Score : 0.483
EMI competency : Identifier la source d'une information et en évaluer la fiabilité
  • named_density = 6/2480 mots → score nommé 0.403
  • non_anon_ratio = 6/6 = 1.000
  • primary_ratio = 1/6 = 0.167
  • links_bonus = 0 liens → 0.000
  • score = clamp(0.35·0.403 + 0.30·1.000 + 0.25·0.167 + 0.000) = 0.483
Variables used
{
  "external_links_count": 0,
  "sources_anonymous_count": 0,
  "sources_named_count": 6,
  "sources_primary_count": 1
}

Plurality of viewpoints

Weight : 0.18 · Score : 1.000
EMI competency : Repérer la pluralité des points de vue dans un document
  • subject_type = factuel_contesté
  • views_score = 5/3 plafonné = 1.000
  • counterpoint_ratio = 2/2 = 1.000
  • opinion_penalty = 0.00
  • score = clamp(0.55·1.000 + 0.45·1.000 - 0.00) = 1.000
Variables used
{
  "contested_claims_count": 2,
  "contested_claims_with_counterpoint": 2,
  "distinct_viewpoints_count": 5,
  "subject_type": "factuel_contest\u00e9"
}

Expression of uncertainty

Weight : 0.14 · Score : 1.000
EMI competency : Comprendre qu'une information peut être incomplète, provisoire ou réfutable
  • calibration = bien_calibré → 1.00
  • hedging_present = True → bonus 0.10
  • premature_conclusions = 0 → pénalité 0.000
  • score = clamp(1.00 + 0.10 - 0.000) = 1.000
Variables used
{
  "confidence_calibration": "bien_calibr\u00e9",
  "hedging_present": true,
  "premature_conclusions_count": 0
}

Tone and lexicon

Weight : 0.14 · Score : 0.176
EMI competency : Identifier les procédés de persuasion et de manipulation
  • intensity = forte → base 0.45
  • loaded_density = 2.82/1000 mots → pénalité 0.123
  • ad_hominem = 0 → pénalité 0.000
  • rhetorical = 2 → pénalité 0.050
  • sensational_headline = True → 0.10
  • score = clamp(0.45 - 0.123 - 0.000 - 0.050 - 0.10) = 0.177
Variables used
{
  "ad_hominem_attacks_count": 0,
  "emotional_charge_intensity": "forte",
  "loaded_words_count": 7,
  "rhetorical_questions_count": 2,
  "sensationalist_headline": true
}

Contextualisation

Weight : 0.14 · Score : 1.000
EMI competency : Situer une information dans son contexte historique et géographique
  • completeness = complet → base 1.00
  • perspectives_bonus (hist=True, géo=True, chiffres_verif=True) = 0.20
  • missing_essential_info = 0 → pénalité 0.000
  • score = clamp(1.00 + 0.20 - 0.000) = 1.000
Variables used
{
  "dates_and_figures_verifiable": true,
  "geographic_context_provided": true,
  "historical_context_provided": true,
  "missing_essential_info_count": 0,
  "relevant_background_complete": "complet"
}
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