Chapitre 14. Les bonnes pratiques en mati�re d�int�grit� intellectuelle�: le cas du plagiat
Bibliographic record
Abstract
Réaliser un doctorat n’est pas seulement élaborer durant trois ans une étude, puis soumettre au jury un « manuscrit de thèse ». Faire un doctorat c’est aussi aller à la rencontre de soi-même, de ses doutes et de ses convictions, de ses connaissances et de ses compétences. Concrétiser un doctorat c’est accepter de réaliser un parcours initiatique avec des épreuves qui interpellent quant à ses aptitudes à savoir se dépasser en termes de réflexion et d’implication personnelle. Par crainte d’une ou autre de ces épreuves, certains sont tentés ne pas s’y confronter en s’appropriant le travail d’autrui et de le faire passer pour leur. C’est ainsi, « chemin faisant », que le doctorant surmonte une à une ces épreuves et s’ancre dans une solide posture intègre, en pleine conscience des ressources de sa morale, de sa déontologie et de son éthique. En toute fin, il pourra alors être dit à son propos qu’il a contribué de manière significative à l’avancement de la connaissance dans sa discipline et sur son sujet de thèse.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".