Zxxcxz
Exames: Zxxcxz. Pesquise 862.000+ trabalhos acadêmicosPor: lfortes • 10/3/2015 • 297 Palavras (2 Páginas) • 515 Visualizações
Atenção!
A técnica de determinação da semelhança entre documentos empregada no CopySpider não pode ser interpretada como mensuração do problema de plágio.
Sobre a definição de plágio, indicamos o estudo do conteúdo disponível em plagiarism.org.
O limite de 3% contido no CopySpider para indicação de possível existência de cópias indevidas (plágio) entre documentos está apoiada em pesquisas internacionais sobre os temas anti plagiarism (anti plágio) e document similarity (semelhança de documentos).
Também é importante destacar que o limite de 3% não está diretamente relacionado à comparação de conteúdo, texto e parágrafos, dos arquivos. Por exemplo, ao encontrar um resultado de 10% entre um documento de entrada A e outro B disponível na internet, não significa que 10% do documento B foi encontrado no conteúdo do documento A.
De forma simplificada, o limite de 3% está relacionado à comparação e identificação de trechos raros entre os documentos A e B. Os trechos raros são sequências de palavras que aparecem poucas vezes, geralmente apenas uma, em cada documento.
Quando o CopySpider encontra um conjunto comum de 3% ou mais de trechos raros, baseando-se em pesquisas internacionais, conclui-se que é grande a chance do conteúdo dos documentos terem cópias, o que pode ser interpretado posteriormente como plágio.
A conclusão sobre o erro ou falta associada ao plágio é de inteira responsabilidade do usuário (avaliador) dos resultados determinados pelo CopySpider.
Para mais detalhes, Indicamos algumas referências bibliográficas de apoio:
TEIXEIRA, C. M.; CICOGNA, M. A.; MORAIS, M. R. Software para detecção de textos com plágio baseado em busca pela internet. Anuário da Produção de Iniciação Científica Discente, [S.l.], v. 14, n. 24, p. 221-241, 2014. Disponível em: <http://sare.anhanguera.com/index.php/anuic/article/view/7564/1703>. Acesso em: 20 maio 2014.
LYON, C. M.; MALCOLM, J. A.; DICKERSON, R. G. Detecting short passages of similar text in large document collections. 2001. Disponível em: <https://uhra.herts.ac.uk/dspace/bitstream/2299/1695/1/901890.pdf>. Acesso em 20 maio 2014.
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