Where there's smoke: The library's role in bibliographic analysis of academic misconduct
Notice bibliographique
Résumé
Literature from many disciplines has, for years, called for library involvement in academic integrity. More recently, it has been suggested that libraries and those working in them are well-suited to assist in detecting plagiarism. At the same time, literature specific to quality in academic libraries has emphasized the development of and focus on services, and what libraries do rather than what they have. With this in mind, and with academic integrity in its portfolio, the Library at Assiniboine Community College has added a new service to the identification stage of its holistic approach to academic integrity. Combining existing resources on bibliographic forensics, text-matching software, and discovery interviews, it allows for the library to leverage its unique knowledge of available resources in identifying academic misconduct. Learning Outcomes Summarize frameworks and resources that inform this service Examine opportunities for libraries in performing bibliographic analysis related to potential academic misconduct cases Reflect on the implementation and evaluation of this service
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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 | 0,122 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,030 |
| Communication savante | 0,055 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».