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Enregistrement W4362590573 · doi:10.29173/istl2724

Exploring Factors Contributing to Plagiarism as Students Enter STEM Higher Education Classrooms

2023· article· en· W4362590573 sur OpenAlex
Michelle Vieyra, Kari D. Weaver

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIssues in Science and Technology Librarianship · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)Point (geometry)Mathematics educationClass (philosophy)PopulationPsychologyPlagiarism detectionPedagogySociologyComputer scienceMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students often come to college with a limited understanding of how to ethically incorporate and cite source materials in their writing, and this is commonly cited as the leading reason for plagiarism. Studies have shown that students in STEM are more apt to plagiarize as compared to students in the humanities or social sciences, so they are an ideal population for looking at causes of plagiarism. The goal of this study was to examine college STEM student self-reported frequencies of plagiarism, ability to recognize instances of plagiarism, and justifications for why certain acts of plagiarism may or may not be acceptable. Surveys were collected from 965 STEM students taking an introductory biology class. The majority of freshmen surveyed admitted to some degree of plagiarism and found it difficult to recognize certain types of plagiarism. Juniors and seniors were less likely to report any form of plagiarism and are better able to recognize specific types, supporting previous work that point at lack of experience as the reason for most plagiarism in college. However, students at all levels were confused about the acceptability of some examples of plagiarism, such as reusing the same paper in multiple classes and some students point to external factors like grading practices in previous courses as motivators for certain types of plagiarism. Fully understanding where students still struggle to recognize plagiarism and their motivations for committing certain types of plagiarism will help in creating strategies to mitigate this common problem.

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.

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
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,263 · 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