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Enregistrement W1566603691 · doi:10.18438/b8t89c

Plagiarism Curricula May Reduce Need for Punitive Plagiarism Education

2014· article· en· W1566603691 sur OpenAlexvenueno aff
R Eric Miller

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCitationCurriculumCheatingPsychologyTest (biology)Academic integrityPunitive damagesMathematics educationMedicineLibrary sciencePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – To describe the development and implementation of two courses designed to help university students avoid plagiarism. 
 
 Design – Quantitative and qualitative analysis.
 
 Setting – A university in the United Kingdom.
 
 Subjects – An unknown number of university students who took a Plagiarism Awareness Program (PAP) course between 2008 and 2011, and approximately 3,000 university students enrolled in a Plagiarism Avoidance for New Students (PANS) course delivered via a virtual learning environment (VLE) between October and December 2012. The authors attempted to collect rates of continued plagiarism among students who had taken plagiarism education courses. The authors also surveyed 702 university students about plagiarism in 2011.
 
 Methods – Data collected from PAP participants informed revision of the authors’ approach to plagiarism education and led to development of the second course, PANS. At the end of the course, students completed a test of their knowledge about plagiarism. Authors compared scores from students who took a course supervised by a librarian to the scores from students who took the course independently.
 
 Main Results – Students reported that many aspects of citation and attribution are challenging (p. 149). The authors discovered that 93% of students who completed the PANS course facilitated by a librarian in-person passed the final exam with a grade of 70% or higher, while 85% of students who took the same course independently, without a librarian instructor, in an online VLE scored 70% or higher (p. 155). The authors report that referrals of students who plagiarized declined significantly (p-value < 0.001) since the implementation of a plagiarism avoidance curriculum.
 
 Conclusion – As reported by the authors, first-year university students require more extensive education about plagiarism avoidance. A university plagiarism avoidance program instructed by librarians reduces the total number of students caught plagiarizing and mitigates the need for punitive plagiarism education programs. In discussing the challenges and implementation of plagiarism awareness curricula, the authors contribute to the dialogue about effective approaches to addressing this critical issue in higher education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,156
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Intégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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