A close encounter with ghost-writers: an initial exploration study on background, strategies and attitudes of independent essay providers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle