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Enregistrement W2342525931 · doi:10.47678/cjhe.v46i1.185166

Early Contributions to the Evolution of the Canadian Scientific Integrity System: Institutional and Governmental Interaction in the Policy Diffusion Process

2016· article· en· W2342525931 sur OpenAlexaffvenueabout
Jordan Richard Schoenherr, Bryn Williams–Jones

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversité de MontréalCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch integrityMisconductScientific misconductGovernment (linguistics)Consistency (knowledge bases)Process (computing)Political scienceRigourPublic administrationPublic relationsBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic institutions and research funders have in the last decade devoted considerable effort to developing policies to support academic integrity and prevent misconduct. In this study, we consider the extent to which various initiatives of Canadian federal and provincial (Québec) funders have affected the development of institutional research integrity/misconduct (RIM) policies. Examining the creation and modification dates of 32 institutional RIM policies, we find that federal but not provincial initiatives appear to have the greatest impact on the development of RIM policies. Idiosyncrasies in the creation dates, as well as lack of evidence of a systematic pattern in modification dates, suggest a complex system that is often insulated from certain government initiatives. These results lead us to conclude that there should be greater consistency in the development or updating of RIM policies to ensure the appropriate treatment of misconduct and to encourage behaviour that meets the highest standards of research integrity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0330,035
Communication savante0,0220,006
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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