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Enregistrement W4400482744 · doi:10.55016/ojs/cpai.v6i1.74652

Moral Universe

2023· article· en· W4400482744 sur OpenAlexafffundabout
Michael Kaler, Christoph Richter, Chester Scoville, Steve Szigeti

Notice bibliographique

RevueCanadian Perspectives on Academic Integrity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheology and Philosophy of Evil
Établissements canadiensMaxxam (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we present early results of surveys conducted at the University of Toronto, Mississauga campus, across four terms (January 2020 to December 2021) of early-year undergraduate students to determine their understanding and views of plagiarism. Our survey instrument gathered basic demographic information as well as asked participants to respond to 24 statements using a 5-point Likert scale. We share our analysis of responses to 15 statements in the survey which were intended to provide an understanding of the “moral universe” of students—that is, the way that they contextualize plagiarism in terms of their moral standards. Our major finding is that although students across three disciplines (Humanities, Social Science, and Science) recognized the potential harm of plagiarism to the value of their degrees, they also believed self-plagiarism to be less serious than other forms of academic integrity offences. We consider how the moral universe of students differs from the moral universe implied in the University’s codes and argue that the messaging used by academic institutions should convey the reasons for taking plagiarism seriously. We argue that presenting plagiarism as similar to theft of property rather than an issue of pedagogy might inadvertently encourage students to consider self-plagiarism to be more acceptable than other forms of plagiarism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,018
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,197 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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