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Enregistrement W3033253180 · doi:10.1080/2194587x.2020.1741394

Honor and Shame: Plagiarism and Governing Student Morality

2020· article· en· W3033253180 sur OpenAlexaff
Mary‐Lee Mulholland

Notice bibliographique

RevueJournal of College and Character · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonorHonestyMoralityShamePunitive damagesSociologyMoral developmentSocial psychologyPsychologyPedagogyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the perceived increase in plagiarism in post-secondary institutions, there has been a simultaneous increase in research and analysis on the issue emerging from multiple fields including education, humanities, social science, business and management, sciences, and the media. The focus of this research ranges from the frequency of cases, student and faculty perception, preventative and punitive measures, and critiques of definitions and policies. In regards to the latter, many researchers have argued that plagiarism is based on antiquated notions of self, originality, and authenticity that fail to capture the important distinction between students who intend to plagiarize and those who do not. To the point, current policies on plagiarism are always embedded in a moral discourse of honor, integrity, honesty, and student codes of conduct. The problem with this approach is that student’s morality is the focus, rather than a matrix of psychological, educational, socio-economic, and cultural factors. Any attempt to respond to plagiarism as a complex and nuanced problem will require a rethinking of current policy. Using a Foucauldian framework, this article illustrates how current policy is embedded in a discourse of morality that casts students as either moral (honorable) or immoral (shameful).

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,043
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Intégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Autre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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