L’intégrité académique et ses enjeux stratégiques pour le continuum « Enseignement Supérieur –Recherche –Innovation »à l’heure des Gen-AI
Bibliographic record
Abstract
Dans le champ praxéologique de l’intelligence économique, l’intégrité académique n’est pas identifiée comme un enjeu majeur. Pourtant, en précisant le concept de continuum « Enseignement Supérieur -Recherche –Innovation » et en mettant ce dernier en relation avec les risques afférents à la fraude académique, nous pouvons mettre en évidence quatre enjeux stratégiques, s’inscrivant dans le champ de l’intelligence économique : la légitimité sociale, la confiance publique, le potentiel d’innovation et la fiabilité de la décision. Cela permet ensuite de mettre en évidence les conséquences de la fraude académique pour différents acteurs de ce continuum. Dès lors, il faut développer une vision extensive des enjeux de l’intégrité académique dans la société et renforcer ainsi la valeur d’une approche par la Responsabilité Sociétale Académique.
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 | 0.020 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".