M’hammed Mellouki, dir., 2010 . Promesses et ratés de la réforme de l’éducation au Québec , Québec, Les Presses de l’Université Laval, coll. Formation et Profession, 332 pages
Notice bibliographique
Résumé
RésuméLes médias traitent souvent du plagiat chez les écrivains, les musiciens ou les universitaires. Cette pratique concerne aussi les étudiants dont 34,5% auraient déjà recopié tout ou partie d’un texte pour le présenter comme personnel dans le cadre d’un travail individuel à rendre à un enseignant. Cette fréquence rencontre celle de travaux américains estimant entre un quart et un tiers la proportion d’étudiants ayant produit un travail reprenant quelques phrases sur Internet sans en fournir la source (Park 2003) quelle qu’en soit la forme (copier-coller, paraphrase, traduction, etc.). Ces plagiats ne sont pas tous détectables, malgré le développement de logiciels de repérage. Appuyé sur une enquête à laquelle ont répondu 1485 étudiants, l’article examine les caractéristiques individuelles et contextuelles associées à certaines formes de plagiat. Les principaux résultats issus des modèles de régression révèlent une corrélation significative entre le plagiat universitaire, le plagiat scolaire et d’autres formes de tricherie (fraude aux examens). Le plagiat est moins fréquent dans les filières littéraires que dans les filières scientifiques et économiques.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».