Contract Cheating in Canada: National Policy Analysis Project Update and Results for 2021
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Join us for an in-depth look at how contract cheating is addressed in Canadian higher education policies. In this session we share results synthesized from 80 publicly-funded universities and colleges across Canada, where English is the primary language of instruction. Our results show why Canada is lagging behind in terms of addressing contract cheating pro-actively through policy and procedures. We offer concrete recommendations for improving the ways that Canadian schools can address contract cheating and other breaches of academic integrity through policy and procedures. In this study, regional teams assembled to collect and analyze academic integrity policies from 80 publicly-funded universities and colleges across Canada where English is the primary language of instruction (Western Canadian universities, n = 24; Ontario universities, n = 21; Atlantic Canadian universities, n = 13; Ontario colleges, n = 22). Although the entire study is not yet complete, we now have full or preliminary results to share from 9 Canadian provinces (BC, AB, SK, MB, ON, NB, NS, PE, and NL). In this session we offer the most comprehensive synthesis of the project to date. In our presentation we provide an overview of the project as a whole, show how we have conducted the study (i.e., method), and present our findings at both a regional and national level. Based on our findings, we offer evidence-based recommendations for policy reform for academic integrity in Canadian higher education, concluding with a call to action for policy makers and administrators to take a stronger stance against contract cheating. For more information on this project visit https://osf.io/n9kwt/.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle