“这么长时间救援人员都没来,让人愤怒”,CHINA GT车手还原事故现场:被救车手还在ICU,“英雄车手”吸入大量浓烟,手部被烫伤-汽车频道-和讯网
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同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
和讯汽车
具名引用 0处
正文里点名到的信源(机构 / 人名 / 公告)。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分,0 = 没量到情绪词。
愤怒可耻一定
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了,只是这篇多给了。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子,本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
为什么是这个分?(点开看判定依据)
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 20874968b66b81b219c84f36a38b4f60…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现:同一条原文、同一个口径版本, 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 3859
这条命令不写库、不调模型、不联网:拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上, 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 61 句 —— 逐句过检结果:
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据;「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错,这只是对句子用词的机器观测,不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
据该目击者回忆,事故发生时,赛事救援人员未能在第一时间赶到,驶过事故地点的79号赛车车手Loek Hartog(隶属魅影车队)果断放弃比赛,下车拿起灭火器灭火,并不顾自身安危徒手从起火的赛车中救出了91号车手Oliver Millroy(隶属FIST_Auto车队)。
“在Loek Hartog这么长时间的救人过程中,救援人员都没有赶到,这一点也是我们作为车手最费解、最愤怒的地方。
事后对赛事组织感到“失望和愤怒”。
公开资料显示,上海赛车场共有16个弯道,此次事故发生在T14弯道——位于赛道的直道末端,是全场超车概率最高、也最容易发生事故的区域之一。
但现实的情况是,救援力量并没有第一时间赶到。
现役CHINA GT车手、86号赛车驾驶者吴彦祖在个人社交账号公开发声,认为“救援人员们在胡闹,整个过程都是错误”,“GT中国却对此视而不见,即使发声明也是36小时后,太可耻”。
针对本次事故暴露的救援漏洞与舆论争议,《每日经济新闻》记者分别向上海擎速和力盛体育方面求证,双方工作人员均表示:“具体内容以公告为准,还在复盘调查之中,目前没有更多的消息,后续一定会有结果披露。
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两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%, AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里, 与人工金标分开存放;是否纳入训练要等标注口径会定。
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