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analysis · result

L'Italie des Pizzas - L'Italie des Pizza Bufalina 550 g - #06999840

https://www.carrefour.be/fr/litalie-des-pizza-bufalina-550-g/06999840.html
3346 words · language fr · type information · rules v0.1.0

C
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Overall weighted score : 0.666

Page de commerce électronique Carrefour Belgique présentant la fiche produit d'une pizza surgelée « L'Italie des Pizza Bufalina » (550 g, prix 12,29 €, Nutri-Score D). La page contient les informations produit habituelles : ingrédients, valeurs nutritionnelles, allergènes, conservation et coordonnées du fournisseur. Aucun contenu journalistique ou éditorial n'est présent.


Sub-scores

Fact / commentary separation Munich 1
0.45 × 0.20
Source traceability Munich 3
0.15 × 0.20
Plurality of viewpoints Munich 7
0.70 × 0.18
Expression of uncertainty Munich 5
1.00 × 0.14
Tone and lexicon Munich 8
1.00 × 0.14
Contextualisation Munich 1
1.00 × 0.14

Representative quotes

Methodological notes

Page de commerce électronique (Carrefour Belgique) présentant une fiche produit冷冻 pizza. Le texte analysé contient principalement du code HTML, des éléments de navigation et des informations стандартные de fiche produit : prix (12,29 € / 22,35 €/kg), poids (550 g), Nutri-Score (D), pays d'origine (Italie), liste d'ingrédients et valeurs nutritionnelles. Aucune source journalistique ou étude n'est citée ; il s'agit d'informations commerciales directes fournies par le distributeur.

Computation detail

Each step is reproducible from the extracted variables.

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Fact / commentary separation

Weight : 0.2 · Score : 0.450
EMI competency : Distinguer une information, un commentaire, une opinion (cycle 4, lycée)
  • attribution_ratio = 0/6 = 0.000
  • unmarked_density = 0/450 mots → 0.00/1000 → pénalité 0.000
  • marker_bonus (transparence) = 0.000
  • score = clamp(0.55·0.000 + 0.45·(1-0.000) + 0.000) = 0.450
Variables used
{
  "claims_total": 6,
  "claims_with_attribution": 0,
  "opinion_markers_count": 0,
  "unmarked_opinions_presented_as_facts": 0,
  "word_count": 450
}

Source traceability

Weight : 0.2 · Score : 0.150
EMI competency : Identifier la source d'une information et en évaluer la fiabilité
  • named_density = 0/450 mots → score nommé 0.000
  • non_anon_ratio = 0/1 = 0.500
  • primary_ratio = 0/1 = 0.000
  • links_bonus = 0 liens → 0.000
  • score = clamp(0.35·0.000 + 0.30·0.500 + 0.25·0.000 + 0.000) = 0.150
Variables used
{
  "external_links_count": 0,
  "sources_anonymous_count": 0,
  "sources_named_count": 0,
  "sources_primary_count": 0
}

Plurality of viewpoints

Weight : 0.18 · Score : 0.700
EMI competency : Repérer la pluralité des points de vue dans un document
  • subject_type = factuel_incontesté (pluralité moins exigible)
  • score = clamp(0.5 + 1·0.2) = 0.700
Variables used
{
  "distinct_viewpoints_count": 1,
  "subject_type": "factuel_incontest\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 = False → bonus 0.00
  • premature_conclusions = 0 → pénalité 0.000
  • score = clamp(1.00 + 0.00 - 0.000) = 1.000
Variables used
{
  "confidence_calibration": "bien_calibr\u00e9",
  "hedging_present": false,
  "premature_conclusions_count": 0
}

Tone and lexicon

Weight : 0.14 · Score : 1.000
EMI competency : Identifier les procédés de persuasion et de manipulation
  • intensity = neutre → base 1.00
  • loaded_density = 0.00/1000 mots → pénalité 0.000
  • ad_hominem = 0 → pénalité 0.000
  • rhetorical = 0 → pénalité 0.000
  • sensational_headline = False → 0.00
  • score = clamp(1.00 - 0.000 - 0.000 - 0.000 - 0.00) = 1.000
Variables used
{
  "ad_hominem_attacks_count": 0,
  "emotional_charge_intensity": "neutre",
  "loaded_words_count": 0,
  "rhetorical_questions_count": 0,
  "sensationalist_headline": false
}

Contextualisation

Weight : 0.14 · Score : 1.000
EMI competency : Situer une information dans son contexte historique et géographique
  • completeness = non_nécessaire → base 0.85
  • perspectives_bonus (hist=False, géo=True, chiffres_verif=True) = 0.15
  • missing_essential_info = 0 → pénalité 0.000
  • score = clamp(0.85 + 0.15 - 0.000) = 1.000
Variables used
{
  "dates_and_figures_verifiable": true,
  "geographic_context_provided": true,
  "historical_context_provided": false,
  "missing_essential_info_count": 0,
  "relevant_background_complete": "non_n\u00e9cessaire"
}
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