emotional labour of academic integrity: How does it feel?
Notice bibliographique
Résumé
Academic integrity is valued in all Canadian educational systems, yet no real accounting of academic integrity violations (AIVs) exists primarily because faculty under-report them. Numerous disincentives dissuade faculty from reporting AIVs, and voluntarily reporting violations increases emotional labour. Still, some faculty feel duty-bound to do so. This paper explores the neglected emotional experience when reporting AIVs using a phenomenological approach. Interviews with a purposive, homogenous sample of faculty at a small Canadian community college who reported AIVs reveal that reporting AIVs disturbed relationships with students, and that navigating bureaucratic processes, when other faculty choose not to, caused frustration. After reporting, faculty in this study felt alienated from the outcomes of their decisions. Still, they remained committed to reporting AIVs because it was part of their self-definition as educators to defend the innocent and protect the future. This small sample of faculty identify personal experiences and institutional barriers that may discourage faculty from reporting AIVs. Finally, the findings reveal a gap between faculty and international students’ understanding of academic integrity. Bridging this gap is important because of the intensified emotional and relational challenges arising from the more serious consequences of reporting AIVs involving international students. The findings reveal a need for faculty development opportunities that build intercultural competence and handle AIVs in a way that respects diverse worldviews and promotes the values of academic integrity.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».