Turnitin blev först känt som ett nytt sätt att bekämpa den ökande plagieringen via internet under 90-talet. Sedan dess har det blivit en välkänd integritetslösning för lärare och institutioner över hela världen.
Grundat i insikten om att plagiering inte bara är begränsat till klassrummet utvecklades iThenticate – ett specialiserat verktyg som är utformat för att upprätthålla forskningskvalitet för forskare, utgivare, akademiska ledare och företagsledare, inlämningsadministratörer och myndighetspersoner.
Moher et al ( 2020 ) förklarar att ”Kunskap måste vara tillförlitlig för att vara till nytta för forskningen och samhället.” iThenticate har noggrant utformats för att hjälpa forskare att skicka in originalmanuskript och försäkra utgivare att de publicerar etiska uppsatser. Men hur kan iThenticate ge den här typen av trygghet? I det här blogginlägget kommer vi att belysa iThenticates inre arbete och fördjupa oss i de distinkta nyanser som sedan 2004 har gjort iThenticate till en oumbärlig samarbetspartner inom forskarvärlden.
Kontrollerar iThenticate för plagiering?
En vanlig missuppfattning är att likhetsrapporten är ett verktyg för att upptäcka plagiat, och vi anser att det är viktigt att vi reder ut begreppen inom utbildningen för att säkerställa en rättvis och korrekt användning inom de institutioner som vi betjänar.
Likhetsrapporten är i sig en programvara för textmatchning som jämför texter med Turnitins databas för att hitta matchningar. Om det finns fall där en text liknar – eller matchar – en källa i databasen, flaggas den för granskning i likhetsrapporten.
Likhet är inte detsamma som plagiat . Det är helt normalt att vissa akademiska texter matchas mot Turnitins databas. Citat och källhänvisningar är i allmänhet acceptabla; de illustrerar resultat och ger en andra röst till ett arbete. Det är viktigt att undersöka en källa i likhetsrapporten noggrant för att avgöra om en matchning är godtagbar eller inte. Oacceptabla matchningar kan endast urskiljas genom mänsklig tolkning , och vi rekommenderar att likhetsrapporten används som en del av en bredare undersökning, snarare än att verktyget används för att skapa en komplett bild.
Hur används iThenticates likhetsrapport för att avskräcka från forskningsfusk?
Även om forskare, utgivare och akademiker kan använda iThenticate för att uppfylla olika målsättningar är alla som är involverade i processen inriktade på ett slutmål, att främja forskningsintegritet, och iThenticates likhetsrapport tar dem ett steg närmare att uppnå detta.
Likhetsrapporten är ett flexibelt dokument som innehåller en mängd olika funktioner, bland annat den uppskattade likhetspoängen, markeringar i uppsatsen och filtrering. Dessa funktioner gör det möjligt för forskare och utgivare att hitta källan till matchningar och upptäcka eventuella avvikelser i ett manuskript.
I en undersökning om iThenticates många användningsområden bland 119 studenter och 26 handledare fann McCulloch, Behrend och Braithwaite ( 2021 ) att ”även om iThenticates reglerande funktion för att förhindra plagiering (oavsett om den är med avsikt eller oavsiktlig) var viktig för båda grupperna, var systemets potentiella utbildningsfunktion för att förbättra förmågan att skriva och publicera forskning lika viktig”.
Likhetsrapporten är ett kraftfullt verktyg för att identifiera icke-originella eller felaktigt citerade texter, och genom ständiga förbättringar har den blivit ett värdefullt verktyg för att främja akademisk integritet. Utöver funktionerna för att upptäcka likheter ger den nya likhetsrapporten i iThenticate 2.0 har fler insikter om integritet insikter. Detta hjälper forskare att identifiera plagiat samtidigt som det gör det lättare att lära sig vad som är acceptabel praxis inom forskningsskrivandet. På Turnitin anser vi att användarupplevelse är mer än bara ett koncept, det är en påtaglig känsla. Vi har gjort en samlad ansträngning för att göra varje iThenticate-interaktion till en positiv och smidig upplevelse.
Identifiera potentiella AI-genererade texter
I april 2023 lanserades Turnitins AI-textdetektering i många av våra integritetslösningar – en milstolpe i kampen mot felaktig användning av AI-skrivningsverktyg, såsom ChatGPT. Genom att inkludera AI-textdetektering i iThenticate får forskare, utgivare och akademiker de verktyg de behöver för att skydda sig mot denna nya form av fusk när de påbörjar sin forsknings- och publiceringsresa.
Generativ AI:s komplexitet gör det svårt att upptäcka AI-texter manuellt. Vi strävar efter att underlätta för forskare och utgivare genom att minimera arbetet med att kontrollera AI-genererat innehåll. Turnitins verktyg för AI-textdetektering, som finns i iThenticates likhetsrapport, kan kontrollera mängder av artiklar samtidigt. Detta gör den vanligtvis intensiva publiceringsprocessen mer effektiv.
AI-textdetektering innebär mer än endast teknologi – det är en del av en helhet. Vi måste komma ihåg att ”... när vi alla går in i en artificiellt utformad framtid är det tydligt att det kommer att behövas ett mänskligt ifrågasättande. Vår förmåga att utreda och vårt kritiska tänkande kan komma att efterfrågas mer än någonsin tidigare” (O'Brien, 2023 ).
Vi uppmanar våra förlagspartners att se en författares AI-skrivpoäng som en indikator som passar in i en bredare undersökning. Även om ett verktyg för AI-textdetektering belyser den potentiella användningen av AI, kan det inte erbjuda en avgörande bedömning. Vi förespråkar att man prioriterar mänsklig tolkning när man letar efter AI-genererat innehåll i en författares artikel, med hänsyn till faktorer som falska positiva resultat, avsikt och författarens kända kapacitet . iThenticate 2.0 introducerar ett vitaliserat och modernt gränssnitt, utformat med vårt forskningssamhälle i åtanke, och möjliggör enkel navigering från det första ombordstigningssteget till den slutliga likhetskontrollen. iThenticates nya utseende är konsekvent och har för avsikt att säkerställa att även de nyaste användarna kan få bästa möjliga start. Vi är mycket stolta över att iThenticate 2.0 uppfyller tillgänglighetsstandarderna och därmed ökar inkluderingen i vår utbildningsgemenskap.
Ytliga textmanipulationer för att belysa fusk
I likhetsrapporten finns nu panelen Flaggor , som visar textmanipulationer i ett manuskript, t.ex. ersatta eller dolda tecken. Turnitins algoritmer djupgranskar dokumentet för att hitta eventuella inkonsekvenser som skulle skilja det från en normal inlämning, och om vi märker något konstigt flaggar vi det för granskning. I vissa fall innebär en flagga inte nödvändigtvis att ett problem har upptäckts. Vi föreslår bara att man uppmärksammar detta för vidare granskning.
Dolda eller ersatta tecken kan signalera ett avsiktligt försök att utnyttja uteslutningsmekanismer eller störa en likhetsöverensstämmelse i likhetsrapporten. Dessa former av matchningsundvikande anses vanligtvis vara mer beräknade än ett enkelt saknat citat eller hänvisning och kan hjälpa utgivare att avgöra avsiktlighet när de granskar inlämnade manuskript för publicering.
Kategorisera matchningar för att avgöra avsiktlighet
Vi har tidigare diskuterat självplagiering och vikten av att hänvisa till tidigare publicerade arbeten. Att återanvända eget arbete är i allmänhet acceptabelt om citat och hänvisningar används på rätt sätt. Men vad händer om denna detalj förbises?
Oavsiktlig plagiering lämpar sig väl för utvecklingsmöjligheter på alla utbildningsstadier – även på forskarnivå. Men data och insikter har länge varit svåra att samla in, vilket gör det till en utmaning för utgivare att fastställa avsiktlighet när det gäller akademiskt fusk.
iThenticates likhetsrapport gör det enklare att dra gränsen mellan felciteringar och avsiktliga utelämnanden. Författare, utgivare och forskare kan nu se matchningar med gemensamma egenskaper grupperade i fyra kategorier, beroende på i vilken utsträckning en författare har citerat eller citeras i sitt manuskript:
- Inte refererad eller citerad: Textmatchningar citeras inte, eller så refereras inte originalkällan. Dessa matchningar kan tyda på plagiat och kräver ytterligare utredning.
- Saknade citattecken: Textmatchningar citeras, men matchningen är så exakt att den också kan kräva citattecken.
- Saknad källhänvisning: Textmatchningar citeras, men originalkällan anges inte.
- Citerad och hänvisad: Textmatchningar citeras och de hänvisas till en källa.
I dagsläget, där det finns ett överflöd av information som kan citeras, gör matchningskategoriseringen det enklare än någonsin att tolka och sortera matchningar så att man snabbt kan skilja mellan avsikt, förbättringsområden och lyckat skrivande.
Vi förstår våra forskares oro när det gäller efterlevnad av dataskydd, och vi kan stolt berätta att alla uppgifter som överförs till oss lagras på en mycket säker AWS-dataplattform. Tack vare datacenter i USA, Europa och Asien-Stillahavsområdet kan Turnitins kunder vara säkra på att alla personuppgifter som laddas upp till iThenticate 2.0 är säkra, skyddade samt lagras och behandlas i enlighet med världens högsta standarder.
Vår uppdaterade teknologi lägger en robust grund för att leverera funktionalitet i en snabbare takt. Vi är övertygade om att vi med den senaste tekniken nu kan tillhandahålla de senaste och mest avancerade verktygen för att hjälpa institutioner att utveckla innovationer snabbare. Vi ser detta som ett steg mot att förbättra effektiviteten för alla som är involverade i publiceringsresan.
Dynamisk uteslutning av matchningar för att precisera likhetspoängen
iThenticates uteslutningsfunktioner är mycket uppskattade hos forskare, utgivare och akademiker som endast vill kontrollera texter som har lämnats in som originalskrifter mot Turnitins databas. iThenticate erbjuder en rad uteslutningsfunktioner som möjliggör en fullständig precisering av likhetsrapporten och ett mer exakt likhetspoäng. Följande objekt kan uteslutas från likhetsrapporten för ett inskickat manuskript:
- Bibliografiskt innehåll, identifierat med hjälp av en uppsättning inledande och avslutande fraser.
- Citat, identifierade mellan specifika typer av citattecken.
- Citeringar, både in-line och i referensavsnitt.
- Små matchningar, definierade i antal eller procent.
- Preprints, med möjlighet att manuellt lägga till ytterligare arkiv för preprints.
- Databaser med specifikt innehåll, inklusive internet, publikationer och inlämnade verk , samt privata arkiv.
Genom att använda iThenticates inställningar för att dynamiskt ta bort olika typer av material från likhetsrapporten kan forskare vara säkra på att varje artikels likhetspoäng endast baseras på det innehåll som lämnats in som original. Detta steg bidrar också till att skapa lika villkor för forskare och akademiker som lämnar in olika typer av arbeten, till exempel kvalitativa kontra kvantitativa analyser.
Hur belyser iThenticate samverkan mellan författare?
Att ha tillgång till mycket relevant institutionellt eller branschrelaterat innehåll är avgörande för att organisationer ska kunna säkerställa att high stakes-arbeten noggrant kontrolleras för potentiell plagiering innan manuskriptet skickas in. Detta inkluderar otillåtna samarbeten inom en akademisk institution eller mellan publicerade forskare.
”Internets utbredning, det ständigt ökande kravet på att publicera eller försvinna, och kanske en allmän förändring i synen på vad som utgör ’dålig’ plagiering och samarbeten ... innebär att tiden kan vara mogen för akademiska författare och tidskrifters redaktörer att överväga hur de ser på och hanterar hela området.” (Sikes, 2009 ).
Vi vill hjälpa förlagen att skydda sina rykten och publicera inlämnade manuskript med tillförsikt. Institutioner kan nu erbjuda exklusiv användning av ett privat arkiv till sina författare, vilket ingår som standard i en iThenticate 2.0-licens.
Tillgången till Turnitins omfattande innehåll och databas gör det möjligt att upptäcka plagiat genom iThenticate. Utöver det kan utgivarna upptäcka otillåtna samarbeten mellan författare genom att kunna kontrollera alla tidigare inlämnade verk i alla tidskrifter som de arbetar med.
Genom att kontrollera mot ett privat arkiv kan man få en helt koncentrerad likhetsrapport, som endast omfattar de artiklar som finns i ett förlags arkiv, utan utspädning från externa källor.
Hur kan iThenticate bidra till att minska självplagiering i både publicerade och opublicerade verk?
Den tydligaste formen av plagiering är att använda någon annans arbete som sitt eget, men självplagiering (eller återanvändning av text) kan vara ett lika stort hot mot forskningsintegritet. Självplagiering innebär att författare återanvänder sitt egna, tidigare publicerade innehåll och presenterar det som ”nytt” material utan att uppge detta via en hänvisning, till exempel en citering.
Office of Research Integrity väcker en tankeväckande fråga: ”Med tanke på att plagiat ofta betraktas som stöld känns begreppet självplagiering ologiskt. Är det ens möjligt att stjäla från sig själv?” Så varför är självplagiering oetiskt? Även om det antas vara en relativt harmlös form av plagiat, ”så är det ett avsiktligt försök att lura en läsare genom att antyda att ny information presenteras” (Bonnell et al., 2012 ).
Självplagiering kan, oavsett avsikt, ha en långvarig inverkan på forskningsvärldens rykte och påverkansfaktor. Tidskriftsredaktörer kan till och med överväga att publicera en artikel om tillbakadragande om de identifierar betydande överlappning mellan uppsatser av samma författare. Upphovsrättsöverträdelse kan bli aktuellt om tillstånd att återanvända innehåll inte har beviljats av utgivarna.
Hur fungerar verktyget för att jämföra dokument i iThenticate?
På Turnitin ser vi stora fördelar med att avskräcka från och förebygga plagiering jämfört med plagieringskontroll. iThenticate ger forsknings författare de verktyg de behöver för att visa framfötterna. Innan ett manuskript skickas till en utgivare kan författarna använda iThenticates verktyg för jämförelse mellan dokument för att undvika risken för duplicering av innehåll.
Funktionen för jämförelse mellan dokument i iThenticate gör det möjligt för författare att jämföra en delmängd av sina opublicerade texter med ett manuskript som snart ska skickas in och generera en jämförelserapport. Detta hjälper författarna att känna sig trygga med att manuskript som fortfarande är under bearbetning inte kommer att utlösa en matchning i likhetsrapporten när de skickas in för framtida publicering.
Att kontrollera mot opublicerade verk kan också vara till nytta om du som forskare planerar att skicka in mer än ett manuskript med liknande metoder och motiv. Även om dina manuskript kan ha mycket olika innehåll och fokus, kan detta återanvända innehåll fortfarande flaggas i iThenticates likhetsrapport. Om du anser att det är etiskt försvarbart att återanvända redan publicerad text är det naturligtvis viktigt att du inhämtar samtycke från alla berörda parter och att du tydligt hänvisar till den gamla uppsatser i din nya uppsats (Israel, 2019 ).
Riktlinjerna för återanvändning av metodik och protokoll håller på att förändras. I ett samtal med Cathleen O'Grady , chefredaktör för den medicinska tidskriften Anesthesiology, säger Evan Kharasch att tidskriften nu tillåter metoder som är identiska eller i allt väsentligt liknar tidigare publikationer, så länge författarna citerar sin originalartikel. ”Det verkade lämpligt att låta människor använda sin bästa beskrivning av vad de hade gjort.”
Genom att jämföra dokument kan utgivare också bekräfta att alla medförfattares bidrag har tillskrivits på lämpligt sätt före publicering.
Slutsats: Att använda iThenticate för att främja forskningsintegriteten
I en tid där kunskapsdelning inte känner några gränser står Turnitin i partnerskap med forskningssamhället och förstärker ärlighet, öppenhet, noggrannhet, respekt och ansvarsskyldighet, enligt definitionen av UK Research Integrity Office .
Med hjälp av iThenticate och dess genomtänkta funktioner kan forskare, utgivare och akademiker främja forskningsintegritet och se till att alla som är involverade i publiceringsprocessen är orubbligt ansvarsfulla i sin inställning till informationsspridning.