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Enregistrement W4400482686 · doi:10.55016/ojs/cpai.v1i2.56983

Academic Integrity Pledges -- Acculturating Students to Integrity within Canadian Higher Education

2018· article· en· W4400482686 sur OpenAlexaffabout
Jennie Miron, Krisstine Fenning

Notice bibliographique

RevueCanadian Perspectives on Academic Integrity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic integrityStructural integrityTerritorial integrityResearch integrityPolitical sciencePersonal IntegrityMembrane integrityPsychologyLawEngineeringPublic relationsSocial psychologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic integrity, and its associated values, are an essential aspect of cultures that provide a foundation for conduct and behaviour of all members within higher education. Establishing such cultures support the quality of student learning as well as their ethical deportment within their programs of study. The merits of acculturating students within academic integrity has implications for their performance and commitment to similar conduct and behaviours in their chosen professional fields as positive, ethical, and caring professionals benefitting all who receive their care and service. Creating and sustaining such learning cultures requires a multifaceted approach and an understanding and appreciation for the complexity of nurturing such environments. Academic integrity pledges situated across the learning trajectory at meaningful times during students' developmental paths, serve as one strategy that can be effective to academic integrity efforts. How one School of Health Sciences has approached and realized academic integrity pledges are discussed, and may serve as an example for others. The successes and opportunities for future development are outlined and reviewed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0060,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,332 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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