在谈到窃时，许多学者似乎相信所谓的“魔术数字”。上个月，一家提供窃检测软件的公司宣布，它将在今年晚些时候以17亿美元的价格被收购。该公司提供了一种基于“黑匣子”算法的软件系统，该系统会生成一个分数，据称该分数表明所检测到的文本与其他文本有多相似。这样的公司不止一个。由于这些系统确实发现了某些cases窃案件，因此人们错误地认为他们可以消灭所有窃。
图Pixabay
用祖母的话说，这简直就是“傻瓜的梦”。在过去的15年中，我一直在测试窃检测软件。测试结果通常令人困惑，有时甚至是错误的。许多系统误报了常用短语，机构的长名称，甚至是对信息的引用。该软件也会报告不足。如果the窃文本的来源未数字化，有错别字或由于其他原因而不能被软件系统使用，则该系统可能无法检测到窃。由于该材料是从外语翻译或从多种来源获得的，因此尚未发现许多cases窃案件。该系统的评估基于所使用的算法和可比较的文本语料库。对于检测随机样本的系统，每隔几分钟重复同一文档可能还会产生不同的结果。我还看到不同的系统对同一文本的评价是全文抄袭，部分抄袭或无抄袭。
但是，通常不加考虑地接受由这些系统生成的数字（通常用不同的名称来指代），例如“原始分数”，“非唯一内容”或“抄袭水平”（PlagLevel）。尽管有许多可用的系统，但很少有人会去做二次检查。实际上，仔细阅读该软件生成的报告后发现，某些正确引用的材料（例如“方法”部分中已正确标记来源的信息）被标记为窃。
但是，由于时间的限制，编辑，教授和管理人员经常根据简单的数字对学者和学者做出重要的决定。如果软件报告的数字很小，则评估论文的人可能会忽略明显窃的痕迹，例如书写风格变化，拼写错误，字体变化或带下划线的单词下划线，这通常意味着文本已被复制并粘贴。来自Wiki Encyclopedia。没错，我在数十篇博士论文和科学出版物中都看到了这些。
如果软件报告的数量很大，则编辑或教授可能会将文章的提交视为naked窃。高校正式定义了通过软件针对不同学位水平评估的“窃的“可接受”水平。教师希望该软件可以标记“不良”论文并节省阅读时间。但是担心害怕被窃的学生将使用相同的系统来重写论文，用同义词替换和重新排列句子，直到检测到的数字看起来不错为止。这种行为极大地损害了论文的可读性。
期刊编辑使用这些数字作为“拐杖”，以帮助他们快速过滤掉可以直接被拒绝或可以在审阅者同意后无后顾之忧地发表的论文。一些期刊和会议甚至直接在线发布其检测阈值。
重复和pla窃的文本可能会造成有害影响：它们可能扭曲学者的真实学术成就，并使文学作品更难于理解。这是不能容忍的，那些不可靠的数字不是解决方案。我与有问题的出版物的期刊编辑进行了多年的交流。重复出版物是指那些文本（甚至数据）基本相同并且至少有一位作者的出版物。在某些情况下，这些论文的标题和摘要是不同的，作者已被添加，删除或重新排列。 gi窃论文的作者不同。
我联系的一些编辑对此深感惊讶。他们使用窃检测软件来证明自己希望看得更清楚。但是由于种种原因，重复的论文可以逃脱检测。重复文本的潜在来源（例如博士论文）可以存储在知识库中，或者只能付费查看，因此无法进行比较。巧妙地重写（甚至通过算法）的文本将低于检测阈值。
今年提交给世界研究完整性大会的摘要已通过软件进行了分析，文本重叠阈值设置为30％。实际上，提交的449个摘要中有38个超出了此阈值。经调查，发现有15篇文章属于窃，其中23篇包含作者以前发表的研究文本。
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