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Enregistrement W4400482794 · doi:10.55016/ojs/cpai.v5i1.75025

Academic integrity in Canada: An author panel for this important new book

2022· article· en· W4400482794 sur OpenAlexaffabout
Josh Seeland

Notice bibliographique

RevueCanadian Perspectives on Academic Integrity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensAssiniboine Community College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic integrityResearch integrityPolitical scienceEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Academic integrity in Canada: an enduring and essential challenge” is an open-access book recently published by Springer as part of the series “Ethics and Integrity in Educational Contexts”. Edited by scholars Sarah Elaine Eaton and Julia Christensen Hughes, it contains over 600 pages in 31 chapters designed to address the gap in Canada’s study and evidence-based recommendations involving academic integrity. The book is divided into five sections: Canadian context, emerging and prevalent forms of academic misconduct, integrity within specific learning environments and professional programs, barriers and catalysts to academic integrity: multiple perspectives and supports, and institutional responses. In this moderated panel session, several chapter authors as well as Sarah Elaine Eaton will delve into specific aspects of their contributions towards the book. Through the open question and discussion segment, attendees will be inspired to contribute in their own institutional roles towards provincial and, ultimately, the growing Canadian academic integrity community. Learning Outcomes Discuss academic integrity culture and initiatives in Canada Identify ways to make contributions towards academic integrity in various roles and institutions Reflect on specific aspects of academic integrity covered in individual chapters

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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