晓莺说|海外建厂潮 中国汽车的第二个700万辆
第一电动 媒体档案 本站收录 992 篇 近 180 天 991 篇 营销维度扣分 139/n=990 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 1家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
第一电动
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。
一定完全
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
- 8a8b287bb66b1ead97858d46ff87bf8f…
- 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 4786
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 138 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
为什么一定要出去造车?
这背后反映的是一个非常现实的问题:在中国卖更多车,并不一定意味着能够同比例创造更多收入和利润。
更重要的是,一个每年向当地出口10万辆汽车的外国品牌,与一个在当地建厂、雇佣员工、采购零部件、缴纳税收的汽车企业,在当地政治经济体系中的身份认同、江湖地位、话语权完全不同。
为什么讨论热度最高的欧洲,反而不是中国车企规划产能最多的地方?
巴西则是另一个完全不同的样本。
吉利×Renault的合作,则打开了另一个思路:全球化不一定意味着所有能力都必须自己拥有,也可以通过资本和战略合作调用已经存在的全球资产。
中国汽车企业今天搬向海外的产能,与日本车企在1980年代开始的全球化扩张,产品基础已经完全不同。
来源:第一电动网
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你也判一下:这篇写得客观吗?
先说你的判断,再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
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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