A Case of Academic Misconduct: Does Self‐Interest Rule?*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most analyses of academic misconduct focus on students’ integrity and what is taught at the universities. Surprisingly little attention is paid to the role of faculty members. This article presents an unusual case of academic misconduct that provides an opportunity to examine the actions and rationalizations of the students and faculty members involved in the event as well as the broader university context. The case is unusual in that the instructor initiated and facilitated the academic misconduct. The analysis of the misconduct and the subsequent events suggest that self‐interest rules and concerns for wider interests are all but silent. While the case presents a somewhat dismal view of the integrity of some accounting faculty members and future accountants, it provides interesting insight into self‐interest, rationalization, social context, and both students’ and faculty members’ integrity. The analysis discusses the mechanisms used to prevent and manage faculty member misconduct, along with limitations of self‐regulation and student reports as forms of control. The article also considers how accounting educators can encourage future accountants to act with integrity and concludes that in order to achieve that goal, accounting educators must serve as role models who act honestly.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».