Zero Tolerance to Plagiarism in Multicultural Teamwork: Challenges for English-Speaking non-EU and EU Academics
Notice bibliographique
Résumé
The paper discusses scientific communication and notes that the primary means is through scientific literature, which serves as a vessel for circulating knowledge and information about the world around us. However, in today's post-academic scientific landscape, where the number of publications in international databases is the main yardstick for assessing the productivity of scientists, research, and educational institutions, the issue of plagiarism in scientific communications has become increasingly relevant. It's worth noting that scientific articles are recognized as the primary form of communication, while other types of scientific publications such as monographs, abstracts in collections, and conference proceedings, which constitute a significant portion of modern scientific communication, are often overlooked. It has been shown that in Ukraine and EU countries where scientists from different nationalities and cultures participate, the objective isn't to eradicate plagiarism as a deviation from morality and law, but rather to significantly decrease its prevalence in science and higher education by addressing the factors that contribute to it. The most immediate consequence of plagiarism is the inundation of outdated scientific information with articles that imitate scientific activity, making it challenging to discover genuinely novel scientific information even with the assistance of the internet. Plagiarism also devalues the significance of scientific publications, complicates the identification of truly valuable publications, and violates the ethical and legal norms of scientific activity and scientific communication.
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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 | 0,095 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».