Notice bibliographique
Résumé
One of the most challenging issues facing academic conferences and educational institutions today is plagiarism detection. Typically, these entities wish to ensure that the work products submitted to them have not been plagiarized from another source (e.g., authors submitting identical papers to multiple journals). Assembling large centralized databases of documents dramatically improves the effectiveness of plagiarism detection techniques, but introduces a number of privacy and legal issues: all document contents must be completely revealed to the database operator, making it an attractive target for abuse or attack. Moreover, this content aggregation involves the disclosure of potentially sensitive private content, and in some cases this disclosure may be prohibited by law. In this work, we introduce Elxa, the first scalable centralized plagiarism detection system that protects the privacy of the submissions. Elxa incorporates techniques from the current state of the art in plagiarism detection, as evaluated by the information retrieval community. Our system is designed to be operated on existing cloud computing infrastructure, and to provide incentives for the untrusted database operator to maintain the availability of the network. Elxa can be used to detect plagiarism in student work, duplicate paper submissions (and their associated peer reviews), similarities between confidential reports (e.g., malware summaries), or any approximate text reuse within a network of private documents. We implement a prototype using the Hadoop MapReduce framework, and demonstrate that it is feasible to achieve competitive detection effectiveness in the private setting.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».