Combating Scientific Misconduct: The Role of Focused Workshops in Changing Attitudes Towards Plagiarism
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Scientific misconduct is a global issue. There is low awareness among health professionals regarding plagiarism, particularly in developing countries, including Pakistan. There is no formal training in the ethical conduct of research or writing for under- and post-graduate students in the majority of medical schools in Pakistan. Internet access to published literature has made plagiarism easy. The aim of this study was to document the effectiveness of focused workshops on reducing scientific misconduct as measured using a modified version of the attitude towards plagiarism questionnaire (ATPQ) assessment tool. Materials and methods A cross-sectional study was conducted with participants of workshops on scientific misconduct. Demographic data were recorded. A modified ATPQ was used as a pre- and post-test for workshop participants. Data were entered in SPSS v20 (IBM< Armonk, NY, US). Frequencies and descriptive statistics were analyzed. An independent sample t-test was run to analyze differences in mean scores on pre-workshop ATPQ and differences in mean scores on post-test scores. Results There were 38 males and 42 females (mean age: 26.2 years) who participated in the workshops and completed the pre- and post-assessments. Most (59; 73.75%) were final-year medical students. One-third (33.8%) of the respondents had neither attended workshops related to ethics in medical research nor published manuscripts in medical journals (32.5%). More than half (55%) admitted witnessing unethical practices in research. There was a significant improvement in attitudes toward plagiarism after attending the workshop (mean difference = 7.18 (6.2), t = 10.32, P < .001). Conclusions Focused workshops on how to detect and avoid scientific misconduct can help increase knowledge and improve attitudes towards plagiarism, as assessed by the modified ATPQ. Students, residents, and faculty members must be trained to conduct ethical medical research and avoid all forms of scientific misconduct.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».