Contemplating and Visualizing Plagiarism Through a Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
Plagiarism has become a buzz word in higher education sector graving as unlawful act in academic publishing. A lot of literature covering the various aspects of plagiarism and related issues has been published in the form of scientific communications. The article contemplates and visualizes the literature on plagiarism with the help of selective bibliometric parameters. The present study is focused upon concept of plagiarism with an intend to enrich the quality of research and bringing in more awareness on the topic by presenting detailed analysis on the quantum of research work from 1989-2022. During the study period, 3771 validated documents were found on the theme of plagiarism. An average citation per document is registered as 14.3. Wiwanikit, V; Rolg, M; Joob, B, and Marusic A had the highest publications on plagiarism literature. The analysis in the given study stated that USA, United Kingdom, China, Australia, and Canada have been most contributing countries in terms of the research output. Using Bradford’s law, the top ten sources along with SJR value13from the core zone has been evaluated. The conceptual structure on theme of plagiarism is revealed through co-occurrence of keyword and thematic map. ‘Plagiarism’, academic dishonesty’ and ‘attitude’ are found to be highly occurred keywords.The article written by Drummond, G. B. entitled ‘Reporting ethical matters in The Journal of Physiology: standards and advice’ is found to be highly cited in overall output of plagiarism literature. The stakeholder of this research would be benefited from the quantitative information on the theme of plagiarism. The list of prominent authors, core journals and multitude themes will help them to submerge in the subject of plagiarism to explore more the issue related it
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,100 | 0,099 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».