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Enregistrement W4400482806 · doi:10.55016/ojs/cpai.v6i1.76880

The Influence of Locus of Control on Plagiarism Prevention by College Teachers

2023· article· en· W4400482806 sur OpenAlexaffabout
Caroline Kirouac, Catherine E. Déri

Notice bibliographique

RevueCanadian Perspectives on Academic Integrity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Leadership and Teacher Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus of controlPsychologyControl (management)Mathematics educationMedical educationComputer scienceSocial psychologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic integrity misconduct plagues higher education institutions, causing faculty to experience discouragement toward plagiarism prevention and detection (Doró, 2014; Thomas, 2017). While some faculty recognize a lack of knowledge about what constitutes plagiarism (Doró, 2014; Jeffrey & Dias, 2019), others cite the lack of communication of institutional policies in place (Thomas, 2017). Yet, research shows that an individual's perception of a situation has a significant impact on their motivation and behaviors (Bandura, 2019; Weiner, 2001). From this perspective, if personal perception influences the spheres of someone’s work (Montgomery et al., 2010), it is pertinent to question the role played by his or her locus of control. This theoretical concept refers to a person’s beliefs of their control over life events and their outcomes, which could play in the prevention of plagiarism by College Teachers. During our presentation, we will expose the results of a content analysis based on 17 semi-structured interviews with College Teachers in the Canadian Province of Quebec. We will cover the perception of participants regarding their internal and external locus of control toward plagiarism situations occurring in their classrooms. Then, we will discuss how the COVID-19 pandemic, among other things, influenced the locus of control of participants. In addition to supplementing the knowledge around the concept of academic integrity, this presentation will provide avenues of exploration to better equip post-secondary educators to teach academic integrity.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,297 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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