Plagiarism in higher education across nations: a case of language students
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many scholars have recognized the cultural dependency of the concept of plagiarism and have investigated the influence of cultural attitude on university students' plagiarism; however, since the findings are inconsistent and because plagiarism is a major concern in academic institutions in Asia, we were motivated to examine the understanding and prevalence of plagiarism among Canadian and some Asian language students. Design/methodology/approach To elicit the data, the questionnaire developed by Maxwellet al.(2008) was adapted for this study. The scale included three sections. In the initial section, the students' background information was inquired. Section two included 10 scenarios, all of which consisted of two levels; understanding and experience. Section three of the scale consisted of five open-ended questions. In fact, the questions intended to complement the survey findings. Finally, in the fourth section, five yes/no questions were asked. Because the respondents could evade answering some open-ended questions, we developed five questions with yes/no answers in order to probe deeper into the participants' answers. Findings The results showed significant differences among the participants concerning both understanding and prevalence of plagiarism. Most of the differences were between Canadian and Asian students in that Canadians had a higher level of understanding. They also enjoyed a lower rate of incidence of plagiarism. Nevertheless, further analyses revealed that the students' academic misconduct is probably influenced by other factors including lack of proper education rather than cultural differences. Social implications The findings lead us to argue that cultural differences may not be the main source of the prevalence of plagiarism across nations and that Asian language university students plagiarize mainly due to a lack of understanding of the principles of plagiarism. Therefore, Asian universities should take measures to make sure that they promote language students' understanding regarding the misconduct. Originality/value Apart from a few studies, no other study has scrutinized plagiarism across cultures. As such, our study attempted to shed more light on the student, especially language students' plagiarism across different nations.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».