Text Recycling and Excessive Attribution: A Pragmatic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Text recycling—commonly referred to as self-plagiarism—is an issue that is currently garnering considerable attention with regard to its acceptability as a practice and questions of when, where, and how much of it can be permissible. Although the problem of self-plagiarism or excessive text recycling can, in the opinion of some, be circumvented by paraphrasing and the reordering of text, the practice does not constitute a legitimate means to generate new and original text. A possible means to moderate the problem of text recycling that is strongly recommended is a declaration statement explicitly stating and identifying the use of recycled text. Further problems with text recycling relate to questions as to who is the progenitor of any recycled text in question and therefore who is the owner, in a moral sense, of the text under scrutiny in cases of changing sets of authors. This leads to concerns over insufficient author attribution. On the other hand, excessive attribution can result if a too conservative mindset is adopted. Due care and cognizance of excessive/insufficient attribution are necessary to avoid such problems as well as a recognition of the concept of text ownership as described herein. Such concerns are not limited to text recycling but are present also for other types of contributions to a publication covering both mundane physical contributions (e.g., supply of materials, organisms, or apparatuses) and the continuing deployment of previously espoused or established metaphysical contributions (e.g., ideas, hypotheses, strategies, or concepts or the instigation of projects).
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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 | 0,116 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,113 |
| Communication savante | 0,023 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».