Strengthening Academic Integrity in Canadian Higher Education: Implications for Alberta
Notice bibliographique
Résumé
This session synthesizes information from a variety of sources to provide an evidence-informed overview of the development of academic integrity in Canada, including research, teaching and learning, policy and student affairs. This session draws in part from published research tracing advancements in the field in Canada back more than a quarter of a century (Eaton & Edino, 2018). This session highlights particular contributions from Alberta. Ten evidence-based implications emerged that can serve as a basis for deeper dialogue. Learning Outcomes By the end of this session participants will be able to: 1. Describe the development of academic integrity in Canadian Higher education. 2. Identify areas for growth in terms of advancing academic integrity in one’s own professional practice. 3. Engage in more evidence-informed dialogue about how to uphold integrity and what to do when there are breaches of integrity. Citation: Eaton, S. E. (2020, January 22). Strengthening academic integrity in Canadian higher education: Implications for Alberta. Paper presented at the Athabasca University, Faculty of Humanities and Social Sciences (FHSS) Research and Learning Symposium, Edmonton, AB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,031 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,051 | 0,019 |
| Communication savante | 0,031 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».