Notice bibliographique
Résumé
Ethics in higher education is the subject of intense public attention, with considerable focus on faculty roles and responsibilities. Media reports and scholarly research have documented egregious misconduct that includes plagiarism, falsification of data, illicit teacher-student relationships, and grading bias. These accounts of wrongdoing often portray faculty ethicality as only a legal issue of obeying rules and regulations, especially in the teaching and research roles. My discussion challenges this narrow perspective and argues that characterizations of faculty ethicality should take into account broader expectations for professionalism such as collegiality, respect, and freedom of inquiry. First, I review the general principles of faculty ethics developed by the American Association of University Professors, as well as professional codes of ethics in specific professional fields. Second, I juxtapose the experiences of women and minority faculty members in relation to these general codes of ethics. This section examines three issues that particularly affect women and minority faculty experiences of ethicality: "chilly and alienating" academic climates, "cultural taxation" of minority identity, and the snare of conventional reward systems. Third, I suggest practical strategies to reconcile faculty practice with codes of ethics. My challenge is to the faculty as a community of practice to engage professional ethics as social and political events, not just legal and moral failures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,074 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».