Addressing Equity in Academic Integrity
Notice bibliographique
Résumé
This literature review examines equity issues within academic integrity systems in higher education and explores strategies for fostering an anti-racist and equitable approach to academic integrity practice. The study acknowledges that existing academic integrity policies and practices in Canadian higher education are rooted in white-dominant ideologies propagated by colonial history, leading to a number of barriers for marginalized and racialized students. The research question of this study focuses on identifying equity barriers present in academic integrity systems and exploring existing equity practices applicable to academic integrity policy and practice to address barriers. A qualitative review of relevant literature (n = 27) was conducted, utilizing tertiary and secondary sources, and institutional databases. The findings reveal three key equity barriers prevalent in the literature: ways of knowing and belonging, language use, and citations and attribution systems. The study also identifies seven equity strategies from the literature and proposes specific application of these across policy development, academic integrity practice, teaching practice and advocacy work. In conclusion, the literature review highlights the need to address systemic barriers in academic integrity and emphasizes the importance of anti-racist and equitable approaches. By implementing strategies that promote inclusivity, cultural responsiveness, and recognition of diverse knowledge systems, higher education institutions can foster a more equitable academic environment. The review provides relevant recommendations for discussion and advocacy among scholars and academic integrity practitioners.
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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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».