Notice bibliographique
Résumé
Recent data on academic misconduct shared by some Canadian post-secondary institutions have reported that the numbers have doubled (CBC News, 2020; CTV News Regina, 2021) or increased significantly by up to 38% (UCalgary News, 2020). These instances establish academic integrity as a current and critically important topic for institutions as well as the scholarship of teaching and learning. Discussions in this ethical area of concern focus on ways to convince students “to behave as honest and responsible members of an academic community” (UBC, Academic Honesty and Standards) during an emergency situation (such as, the pandemic) and avoid disciplinary action. Researchers in academic integrity have noted that it is essential that students are given ample opportunities to understand the concept. In this presentation, we, two undergraduate students and an instructor: (i) share some of the ways in which teaching and learning practices changed in an online composition studies classroom; (ii) discuss how these changes addressed the expectations of academic integrity; and (iii) showcase an example from a university-wide contest on academic integrity as an opportunity to remediate personal understanding of the topic and contribute towards a community service initiative.
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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 | 0,026 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,138 |
| Communication savante | 0,030 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».