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Enregistrement W2800079115 · doi:10.11575/prism/5479

Understanding Faculty Perceptions and Approaches to Academic Integrity in a Canadian School of Education

2018· article· en· W2800079115 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Elaine Eaton, Stefan Rothschuh, Cristina Fernández Conde, Melanie Guglielmin, Benedict Kojo Otoo, Jenny L. Wilson, Ian Burns

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic integrityHigher educationPerceptionPedagogyMathematics educationMedical educationEngineering ethicsPsychologySociologyPolitical sciencePublic relationsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schools of education are in a unique position to foster a culture of academic integrity among pre-service teachers who will go on to careers as K-12 educators. This presentation presents the results of a year-long mixed methods study to understand the perceptions and approaches to academic integrity taken by academic staff in a Canadian school of education. Participants (N = 38) included tenured, tenure-track and contract faculty at a variety of ranks and positions. Findings revealed that faculty had different perceptions on how cases of academic misconduct should be addressed, but had little awareness of how to prepare pre-service teachers as future mentors when it comes to cultivating academic integrity among their own future K-12 students.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0490,017
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,464
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,038 · 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

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Publié2018
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