Transparence éditoriale

Comment UnyGo produit et vérifie ses contenus.

Cette page décrit les règles appliquées aux articles du magazine, aux données UnyGo Insights et aux contenus automatisés publiés sur la plateforme.

1. Priorité à l’utilité

Chaque contenu doit répondre à une question concrète d’un porteur de projet, d’un collaborateur ou d’une personne qui souhaite rejoindre une initiative. Le volume de publication n’est pas un objectif en soi.

2. Pas de fausses preuves

UnyGo interdit dans ses contenus éditoriaux les études, statistiques, citations, témoignages, prix de marché ou chiffres d’autorité inventés. Une donnée non vérifiée n’est pas présentée comme un fait.

3. Données propriétaires clairement identifiées

Lorsqu’un article utilise des statistiques issues de la plateforme, elles sont signalées comme « données UnyGo », avec la taille de l’échantillon, la date de mise à jour et les limites de représentativité lorsque nécessaire.

4. Mise à jour visible

Les pages éditoriales affichent leur date de publication et leur date de dernière vérification. Une modification substantielle actualise cette date.

5. IA encadrée

Des outils d’IA peuvent aider à structurer ou rédiger un premier contenu. Les consignes de génération interdisent les faits temporels non fournis, les sources inventées et les affirmations d’autorité non vérifiables.

6. Distinction contenu / promotion

Les articles cherchent d’abord à être utiles. Les appels vers les projets, membres ou fonctionnalités UnyGo sont clairement intégrés comme étapes pratiques et ne doivent pas transformer le contenu en publicité déguisée.

7. Corrections

Une erreur factuelle signalée est corrigée dès qu’elle est confirmée. Pour signaler une erreur ou demander une précision, contactez UnyGo via la page de contact.

À propos d’UnyGo Insights

Les indicateurs Insights décrivent uniquement les projets et profils publics présents sur UnyGo. Ils ne sont pas présentés comme représentatifs de l’ensemble de l’économie ou de tous les porteurs de projets francophones lorsque l’échantillon est limité.