Nagy a lebukás veszélye: nem kamuzhatnak a diplomázók
Bibliographic record
Abstract
Négy éve tökéletesít Pataki Máté egy plágiumkereső programot, a találmánya után már több egyetem és főiskola érdeklődött, egy BME-s hallgató pedig már idén le is bukott.\n\nA jövőben a diákok csak saját szakdolgozataikat adhatják be, miután elkészült egy plágiumkereső program. Már a mostani vizsgaidőszakban lebukhatnak azok a főiskolai és egyetemi hallgatók, akik nem a saját dolgozatukat vagy diplomamunkájukat adják be szigorlatuk, államvizsgájuk előtt. A program azt is kiszűri, ha a dolgozatnak csak egyes részei egyeznek meg szó szerint egy másik munkával.\n\nAz összeollózott munkák szűrésére a Magyar Tudományos Akadémia a SZTAKI-szótárának internetes oldalára helyezett el egy új, ingyenes keresőprogramot, amely után már a miskolci és a debreceni egyetem, valamint a Budapesti Kommunikációs Főiskola is érdeklődött - írja a Magyar Hírlap.\n\nPataki Máté, a program fejlesztője szerint a keresőt több mint négy éve tökéletesítik. Az volt a céljuk, hogy a szerzők a védeni kívánt dokumentumokat feltölthessék egy zárt rendszerbe. Így ha illetéktelenek saját munkájukként akarják felhasználni a Kopi Online adatbázisában védett anyagot, lényegesen megnő a lebukás veszélye.\n\nA felsőoktatási intézmények szeretnék összekötni saját digitális könyvtárukat a Kopival, s erre van is lehetőség. A Budapesti Műszaki Egyetem egyik hallgatóját már le is buktatta a rendszer.(hirado.hu)
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.118 | 0.034 |
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".