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Enregistrement W2460491371 · doi:10.1007/s40979-016-0007-9

A close encounter with ghost-writers: an initial exploration study on background, strategies and attitudes of independent essay providers

2016· article· en· W2460491371 sur OpenAlexfundno aff
Shiva Sivasubramaniam, Kalliopi Kostelidou, Sharavan Ramachandran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Educational Integrity · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésCheatingCollusionPublic relationsThe InternetFocus groupSociologyPsychologyBusinessMarketingPolitical scienceComputer scienceWorld Wide WebSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic dishonesty presents in different forms, including fabrication of data, falsifying references, multiple submissions, collusion, and sabotage, with two forms haunting academia, namely plagiarism and contract cheating or ghost writing. These latter forms have received considerable attention and have been subjects for research. This interview-based study provides some further insight into the problem of ghost writing through presenting the attitudes, justifications and networking practices of some hired ‘ghost-writers’ from a developing country and discusses the depth of this emerging threat to the academic community. Initially, through simple internet searches using specific keywords, an array of professional advertisements selling contract writing services were identified. Some of these promotional advertisements were found in Facebook® posts, and/or Twitter® feeds. The second part of this study presents a summary of findings from interviews of a group of ghost-writers including their background, attitude and justifications for setting up this new business. The study identifies several high calibre post-graduates who have come to understand the Western (European/North American/Australian) ways of scientific writing and have produced a network of ‘consultancy’ services. Although the birth of their business was ad-hoc, they have established a good network and are now able to share projects and practices. Many of them offer services to home and foreign students with varied levels of customer focus. Some of them are even using Turnitin © software to identify text matching issues. This study suggests that these paper mills have widely been subscribed to by students. The article finally discusses wider issues arising from these interviews and proposes some ways of tackling this new threat to academia.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,314 · 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
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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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