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Enregistrement W2099483602 · doi:10.47678/cjhe.v43i1.2216

Pedagogical or punitive?: The academic integrity websites of Ontario universities

2013· article· en· W2099483602 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jane Griffith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPunitive damagesMandateAcademic integritySnapshot (computer storage)ScholarshipSociologyPublic relationsHigher educationPolitical scienceComputer scienceLibrary scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is a snapshot of how Ontario universities are currently promoting academic integrity (AI) online. Rather than concentrating on policies, this paper uses a semiotic methodology to consider how the websites of Ontario’s publicly funded universities present AI through language and image. The paper begins by surveying each website and documenting emerging language-based trends like interpellating different audiences, inducting students into a larger scholarly community, and appealing to peer disapproval. The paper also records how these websites visually communicate AI through images and video, arguing that image and text inform one another in a two-way relationship: for example, a punitive image may undermine an otherwise textually pedagogical website. Overall, the majority of Ontario websites have a decidedly educative mandate in their online AI resources, aligning with current AI scholarship that lauds education rather than after-the-fact punishment.

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,270 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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