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AMDnet:An academic misconduct Detection Method for Authors’Behaviors

Computers, Materials & Continua 2022年第6期71卷 5995-6009页

作者： Shihao Zhou Ziyuan Xu JinHan Xingming Sun Yi Cao Nanjing University of Information Science&Technology Nanjing210044China Engineering Research Center of Digital Forensics Ministry of EducationNanjing201144China Nanjing University(Suzhou)High and New Technology Research Institute Suzhou215123China Jiangsu Union Technical Institute Wuxi214145China Department of Electrical and Computer Engineering University of WindsorONN9B 3P4Canada

In recent years,academic misconduct has been frequently exposed by the media,with serious impacts on the academic *** research on academic misconduct focuses mainly on detecting plagiarism in article content through the application of character-based and non-text element detection techniques over the entirety of a *** the most part,these techniques can only detect cases of textual plagiarism,which means that potential culprits can easily avoid discovery through clever editing and alterations of text *** this paper,we propose an academic misconduct detection method based on scholars’submission *** model can effectively capture the atypical behavioral approach and operation of the *** such,it is able to detect various types of misconduct,thereby improving the accuracy of detection when combined with a text content *** model learns by forming a dual network group that processes text features and user behavior features to detect potential academic ***,the effect of scholars’behavioral features on the model are considered and ***,the Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE)is applied to address the problem of imbalanced samples of positive and negative classes among contributing ***,the text features of the papers are combined with the scholars’behavioral data to improve recognition *** results on the imbalanced dataset demonstrate that our model has a highly satisfactory performance in terms of accuracy and recall.

关键词： academic misconduct neural network imbalanced dataset

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Amend:An integrated platform of retracted papers and concerned papers

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Journal of Data and Information Science 2024年第2期9卷 41-55页

作者： Menghui Li Fuyou Chen Sichao Tong Liying Yang Zhesi Shen National Science Library Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Information Resources Management School of Economics and ManagementUniversity of Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China

Purpose:The notable increase in retraction papers has attracted considerable attention from diverse *** sources are now offering information related to research integrity,including concerns voiced on social media,disclosed lists of paper mills,and retraction notices accessible through journal ***,despite the availability of such resources,there remains a lack of a unified platform to consolidate this information,thereby hindering efficient searching and ***,it is imperative to develop a comprehensive platform for retracted papers and related *** article aims to introduce“Amend,”a platform designed to integrate information on research integrity from diverse ***/methodology/approach:The Amend platform consolidates concerns and lists of problematic articles sourced from social media platforms(e.g.,PubPeer,For Better Science),retraction notices from journal websites,and citation databases(e.g.,Web of Science,CrossRef).Moreover,Amend includes investigation and punishment announcements released by administrative agencies(e.g.,NSFC,MOE,MOST,CAS).Each related paper is marked and can be traced back to its information source via a provided ***,the Amend database incorporates various attributes of retracted articles,including citation topics,funding details,open access status,and *** reasons for retraction are identified and classified as either academic misconduct or honest errors,with detailed subcategories provided for further ***:Within the Amend platform,a total of 32,515 retracted papers indexed in SCI,SSCI,and ESCI between 1980 and 2023 were *** these,26,620(81.87%)were associated with academic *** retraction rate stands at 6.64 per 10,000 ***,the retraction rate for non-gold open access articles significantly differs from that for gold open access articles,with this disparity progressively widening over the ***,the reasons

关键词： Research Integrity Retraction Rate academic misconduct Reasons for Retraction Temporal Trends

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能力还是信念：导师指导对研究生学术不端行为的影响研究

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心理学 2019年第5期

作者：张永军杜盛楠于瑞丽王明辉

作为研究生培养的第一责任人，导师所提供的指导行为应该对研究生学术不端行为具有重要影响。从能力观与信念观两个视角构建了导师指导影响研究生学术不端行为的理论模型。516份调查数据的实证研究结果表明：导师指导负向影响研究生学... 详细信息

作为研究生培养的第一责任人，导师所提供的指导行为应该对研究生学术不端行为具有重要影响。从能力观与信念观两个视角构建了导师指导影响研究生学术不端行为的理论模型。516份调查数据的实证研究结果表明：导师指导负向影响研究生学术不端行为，科研自我效能感和学术理想分别在导师指导与研究生学术不端行为之间具有部分中介作用。最后从导师遴选与培养、导师指导行为和科研自我效能感与学术理想的培养等方面提出了一些管理建议。

关键词：导师指导学术不端行为科研自我效能感学术理想 mentoring academic misconduct research self-efficacy academic ideal

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学习金字塔：学术神话建构与解构的博弈

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教育学 2022年第4期

作者：李红惠

学习金字塔源于古老的记忆格言，后流变为带有“记忆百分比”数据的学习金字塔“模型家族”，在20世纪中期因为顶着戴尔“经验之塔”和美国国家训练实验室的光环而逐渐广为人知，被用作设计有效教学的“科学指南”，遂演变为教育界的学... 详细信息

学习金字塔源于古老的记忆格言，后流变为带有“记忆百分比”数据的学习金字塔“模型家族”，在20世纪中期因为顶着戴尔“经验之塔”和美国国家训练实验室的光环而逐渐广为人知，被用作设计有效教学的“科学指南”，遂演变为教育界的学术神话。因为缺乏科学的证据，学习金字塔在被塑造为学术神话的过程中存在民间心理学和科学心理学博弈、伪引“经验之塔”理论及其事实澄清、美国国家训练实验室袒护与学界反驳的张力。学习金字塔发展为学术神话并在教育界大行其道，与学术引用失范、学术的内向发展、学术权威不主动澄清以及偏执的学术信念关系密切。

关键词：学习金字塔经验之塔学术神话学术失范 learning pyramid cone of experience academic myth academic misconduct

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学术评价相关问题与思考

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图书馆学情报学 2018年第10期

作者：苏新宁王东波

随着大数据和人工智能的发展，学术评价的对象以及学术评价的深度和广度都发生了重大的变化。在这一背景下，本文对学术评价的现状和未来的发展趋势进行了探究，在总结了学术评价相应研究的基础上，对学术评价以刊评文、唯期刊马首是瞻... 详细信息

随着大数据和人工智能的发展，学术评价的对象以及学术评价的深度和广度都发生了重大的变化。在这一背景下，本文对学术评价的现状和未来的发展趋势进行了探究，在总结了学术评价相应研究的基础上，对学术评价以刊评文、唯期刊马首是瞻、过度量化、唯数字是从和影响因子至上、唯排名是举等现状进行了概括。在目前学术评价研究的基础上，从学术评价应强调发现学术规律，重点关注未来科学发展，淡化数量考察、强调成果质量、水平和创新，跳出以刊评文和排行榜的羁绊，强化中国科技期刊强国战略五个维度上对学术评价未来的发展趋势进行了深入思考。

关键词：学术评价学术乱象学术规律学术不端期刊强国 academic evaluation academic chaos academic rule academic misconduct Strengthening the country by journal

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