Akademik intihal kontrolü atıf duyarlı
Akademik yazım için geliştirilmiş intihal denetimi — OpenAlex, CORE, arXiv, PubMed Central ve Crossref üzerinde 700M+ akademik çalışma ile karşılaştırır. Atıf odaklı sınıflandırma. Apache 2.0 motoru herhangi bir kurumsal BT incelemesine açık.
Beş kaynak. 700M+ çalışma. Hepsi açık erişimli veya DOI kayıtlı.
Abonelik/ücretli içerik yok — yalnızca açık erişimli indeksler kullanılır. 2018 sonrası Plan-S sonrası araştırmalar için kapsama geniş; eski ücretli arşivlerde daha dar.
OpenAlex
250M+ çalışmaAçık akademik indeks — eski Microsoft Academic Graph'ın yerine geçti. Tüm disiplinlerden dergi makaleleri, konferans bildirileri, veri setleri, kitaplar.
CORE
290M+ makaleDünyanın en büyük açık erişimli araştırma toplayıcısı. 11.000+ depodan tam metin indeksli. Avrupa ve Birleşik Krallık araştırmalarında güçlü.
arXiv
2.4M+ ön baskıFizik, matematik, bilgisayar bilimi, nicel biyoloji, istatistik, ekonomi. arXiv'de hakeminizin gördüğü versiyonla çapraz kontrol.
PubMed Central
10M+ makaleAçık biyomedikal / yaşam bilimleri arşivi. Tam metin + metadata indeksli. NIH yatırımlı yayınlar ve dergi aynaları.
Üç iş akışı. Bir ürün.
Dergi gönderimine mi hazırlanıyorsunuz, tez bölümü savunuyor musunuz, fon önerisi mi bitiriyorsunuz — denetleyici aşamaya uyum sağlar.
01 · Ön-gönderim dergi kontrolü
Makalenizi derginizden önce açık erişim evrenine karşı çalıştırın. iThenticate / Crossref Benzerlik Kontrolü gönderimde tekrar çalıştırılacak — editörünüzün göreceğini önce siz görün. Sabit fiyatlı Pro, her taslakta sayfa başı ücret yakmaz.
02 · Tez / bitirme bölümü
Bölüm bölüm veya tüm tezi yapıştırarak kontrol edin. Bölümler arası kendine atıf işaretlenir ama ayrıca sınıflandırılır (tez kapsamında uygun). Bibliyografya otomatik hariç tutulur. Sürüm geçmişi, ocak ayındaki bölümü mayıstakiyle karşılaştırır — ne değişmiş, neler çıkmış, neler eklenmiş görürsünüz.
03 · Fon önerisi / literatür özeti
Daha önce ortak yazılan başvurulardan alınan hazır şablonlar intihal olarak sayılmaz. Düzgün atıf yapılan literatür özeti de sayılmaz. Model, geçerli akademik yeniden kullanımı (kendi eski çalışmanız, atıfla) yanlış kopyalamadan ayırır. Skor, yalnızca sorunlu olanı sayar; kaçınılmaz yapısal benzerlikleri saymaz.
Altı kategori. Her eşleşen aralık bir kategoriye girer.
%28 benzerlik alınan atıf dolu bir literatür özetinde %28'lik atıfsız bir yeniden yazımdan farklıdır. Sınıflandırma bu farkı ortaya koyar.
01 · Doğrudan alıntı (atıflı)
Tırnak + parantezde atıf veya dipnot. Beklenen tür; benzerlik skorundan hariç. Çoklu atıf stili otomatik algılanır (MLA / APA / Chicago / Harvard / Vancouver / IEEE).
02 · Blok alıntı
40+ sözcüklük girintili bölüm, sonunda atıf var. Beklenen tür sayılır. 1,2 cm sol girinti + atıf deseni algılanır; eksik girinti doğrudan alıntı biçimi hatası olarak işaretlenir.
03 · Parafraz (atıflı)
Cümle yapısı eşleşmesi, çevrede bir yerde atıf var. Düşük ağırlıkta sayılır. 'Smith (2023) şöyle diyor…' gibi önceden atıf geçerli kabul edilir.
04 · Genel bilgi
2.000+ bağımsız kaynakta geçen ifadeler (“Su 100°C'de kaynar”, teknik standart tanımlar, bilinen formüller). Benzerlikten hariç tutulur. Terminolojisi yoğun alanlarda eşik ayarlanabilir.
05 · Kaynakça
Kaynak listesi başlık + biçime göre tespit edilir. Tamamen hariç tutulur. Kaynaklar özgün olmak zorunda değildir — onları işaretlemek skoru gereksiz şişirir.
06 · Atıfsız parafraz
Cümle biçiminde eşleşme; çevre metinde atıf yok, tırnak yok, blok-alıntı formatı yok. Skorunuzu esas değiştiren kategori budur. Tam ağırlıkta sayılır; diğer eşleşmeler sayılmaz.
Aralığa göre sınıflandırma. Kaynak URL'siyle. Baştan sona denetlenebilir.
Her eşleşen aralığın kaynak DOI'si/URL'si, kategori, kütüphane anlık görüntüsü zamanı ve motor commit üstünde gelir. Hakemli toplantıda, etik kurulda, BT incelemesinde savunulabilir.
Modernizm, gerçekçiliğe, ilerlemeye, birleşik benliğe… karşı bir reddedişler takımyıldızıdır. (Eysteinsson, 1990, s.117).
doi.org/10.7551/mitpress/4596.001.0001 · MIT Press, 1990Eliot'un kişisellik vurgusu, liriği döküntü değil, yapı olarak yeniden konumlandırır.
Eliot, T.S. (1919). Tradition and the Individual Talent · Egoist Press · doi.org/10.2307/24…Roman, temelde burjuva bir dünya görüşünden, 18. yüzyılda şekillenen bir bakıştan çıkar.
openalex.org/W12345678 · Watt (1957) — atıfsız eşleşmeJoyce’un bilinç akışı tekniği, William James’in iç süre psikolojisine çok şey borçludur.
James, W. (1890). The Principles of Psychology, blm. IX (kaynakçıda adı geçiyor)Yazarın daha önce yayınladığı doktora tezi, Bölüm 1.
ucl-discovery.com/dissertation/2024-Modernism-Chen.pdf · kendi atıfı, bu paragrafta atıf yokTüm kaynaklar — Eysteinsson, Eliot, Joyce, James, Watt ve diğer 32 isim.
Kaynakça bölümü, s.38–41- 700M+akademik eser indeksi
- 6atıf stili otomatik algılanır
- 5başlangıçta kalibre edilen diller
- %3ESL-bias artığı (belgelendi)
- Apache2.0 · Etik kurulda denetlenebilir
Bir kara-kutu denetleyicinin fakülte toplantısında cevaplayamayacağı üç şey.
Aynı taslağı aynı commit ile tekrar çalıştırın
Her rapora X-Motor-Commit ve kütüphane anlık görüntü zamanı eklenir. Aylar sonra aynısını o motor sürümüyle yeniden çalıştırırsınız — aynı girdi, aynı algoritma, aynı sonuç. Kapalı kaynak denetleyicilerde motor değişirse ocak ayındaki skor mayısta tutmayabilir.
Apache 2.0 kodları GitHub’da — toplantıya getirin
Yakında AI tespiti (v1.2 planında) devreye girecek ve bir öğrenci karara itiraz ettiğinde, motor commitini gösterebilir, sonucu üreten kod satırını işaret edebilir, dil-dil ESL kalibrasyonunu belgeleyebilirsiniz. Satıcıdan alınmış bir ekran görüntüsü değil.
Liang ve diğerleri 2023 tarafından belgelenmiştir; risk azaltma yol haritasında yer alıyor
Stanford 2023, TOEFL denemeleri üzerinde basit dedektörlerde %61,3 yanlış pozitif oranı ölçtü. Noplag'ın AI içerik tespiti devreye alındığında (yakında, v1.2 yol haritasında), karar, kelime kullanımı yerli olmayan İngilizceyi işaret ederse ESL uyumlu bir bantla sunulacak. Kalan hata oranı sıfır iddia edilmeyecek, belgelenmiş olacak. Geçersiz kılma yolu, motorun commit'i ve gerekçesiyle kaydedilir.
Apache 2.0 motoru, kurumunuzun BT ekibinin imza öncesi değerlendirebileceği şekilde açık.
Kurumsal tedarik süreçlerinde her intihal yazılımı incelenirken aynı sorular sorulur: Doküman gönderilince nerede duruyor, eşleşme algoritması nasıl çalışıyor, kim erişebiliyor, silme hakkı nasıl işliyor, pazarlama iddiası bağımsız testle doğrulanabiliyor mu? Kapalı kaynak bir satıcıda bu sorular satış görüşmelerinde yanıtlanır. Apache 2.0 ile ise BT ekibi repoyu klonlar, motoru kendi sanal makinesinde çalıştırır, veri akışını ve silme yolunu denetler, kendi test verisiyle yayınlanan F1 değerini doğrular. Daha kolay inceleme değil — gerçekten tamamlanabilir bir inceleme diyoruz. Eskiden yeni intihal aracı kullanmayan üniversitelerin bunu kabul etme nedeni bu.
Tedarik rehberini okuyunAkademiklerin gerçekten sorduğu sorular.
Bu, dergiye gönderim öncesi iThenticate'in yerini mi alıyor?
Çoğu durumda hayır — hedef derginiz iThenticate zorluyorsa (Elsevier, Springer, Wiley, IEEE süreçleri) gönderimde yine kullanacaklar. Noplag, gönderim öncesindeki revizyonlarda kendi kendinize tekrar tekrar kontrol etmenizi sağlıyor. iThenticate belgesi başına $125 olunca 4. revizyondan sonra zorlaşıyor; sabit fiyatlı Pro’da bu sorun yok. Tam karşılaştırma: noplag.com/vs-ithenticate.
ProQuest tezleri? Bunlar sizde yok mu?
Doğru — bu eksiklik gerçek. ProQuest’in tez veri tabanı ticaridir, kapalıdır, OpenAlex/CORE’da yoktur. 700M civarı açık erişim kaynak kapsanır, bu Plan-S sonrası yayınlar için ProQuest’ten daha geniş; fakat eski kapalı ABD tezlerinde daha dardır. ABD doktora tezleri tek önceliğinizse, o iş için çözüm iThenticate'dir.
Başlıca altı stil dışındaki atıf türlerine motor nasıl yaklaşıyor?
MLA, APA, Chicago/Turabian, Harvard, Vancouver ve IEEE kaynakça biçiminden otomatik algılanır. Daha nadir türlerde (ACS, AMA, ASA, Bluebook, Oxford), motor yine tırnak artı çevre parantez gibi kalıplarla sınıflandırır; stil özgül doğrulama v1.2 planında. Kendi altyapısında kullananlar alignment/ modülüyle yeni stilleri ekleyebilir.
Yoğun atıflı literatür özetlerinde yanlış pozitif oranı nedir?
Atıflı bölümler manşet skorundan hariç tutulduğu için klasik tespitçilerden daha düşük. Bizim ölçümümüzde PAN-PC-11 akademik düz yazı altkümesinde ~%3,4 yanlış pozitif var (çoğunlukla akademik alıntı olan metinler). Atıflı alanları ayırmayan kapalı kaynak rakipler aynı kütüphanede %12–18 arası verir.
Kendi önceki yayınlarımı hariç tutabilir miyim?
Pro seviyesinde — kendi atıf listenizi ekleyebilirsiniz (ORCID, eski DOI, kurumsal arşiv URL’si). Eşleşenler KENDİ-ATIF olarak etiketlenir, skora sayılmaz. Özellikle daha önce yayın yaparak yeni fon önerisi yazan akademisyenler için yararlı; atıf verilmiş akademik tekrar yeni içerik değildir.
Çokdilli tespit performansı nedir?
Tespit motoru, lansmanda İngilizce, İspanyolca, Portekizce, Lehçe ve Ukraynaca için kalibre edildi; daha fazla dil eklenecek. Tespit kalitesi PAN-PC-11 üzerinde ölçülüyor; dil bazında değerlendirme yol haritasında. En güçlü olduğu alanlar, uzun validasyon geçmişine sahip Avrupa dilleri; yeni eklenenler, kalibrasyonları tamamlandıkça sunuluyor.
Kurumsal tedarikte 'Apache 2.0' ne anlama geliyor?
BT ekibiniz / KVKK sorumlunuz / etik kurulunuz github.com/NoplagLabs/noplag-engine deposunu klonlayabilir, motoru kendi test ortamında çalıştırabilir, veri akışını denetleyebilir, silme hakkının uçtan uca işlediğini doğrulayabilir ve kendi test korpusu üzerinde yayımlanan benchmark sonuçlarımızı yeniden üretebilir. Hiçbir şey imzalamadan, gizlilik sözleşmesi olmadan, pazarlamamıza güvenmeden. Satın alma süreçlerinde bu düzeyde inceleme gerektiren kurumlar için bu, erişim sağlar.
AI dedektör Claude-3 + Gemini’de mi çalışacak yoksa sadece GPT metninde mi?
AI içerik tespiti yakında geliyor — v1.2 yol haritasında, lansmanda aktif değil. Yöntem Binoculars (Hans ve diğ., 2024); modelden bağımsız çalışır: Her LLM için ayrı eğitim gerektirmez, küçük bir referans modelin perplexity değerini test metniyle karşılaştırır, bu da genellenebilirlik sağlar. Doğruluk oranları, özellik değerlendirmeyi geçtikten sonra yayımlanır; önceden, karışık LLM içeriği için (GPT tabanlı dedektörlerde Claude-3 üzerinde yaklaşık %70) oran verilmez. Yöntem makalesinde hata türleri açıkça belgelenmiştir; gizlenmez.
Danışmanım bir işarete itiraz ederse ne olur?
Her işaretli aralık DOI, kütüphane anlık zamanı, motor commit’i ve sınıflandırma nedeniyle gelir. Aynı commit ile tekrar kontrol edince sonuç birebir çıkar. Raporu yazıcıdan çıkarıp toplantıya getirin; atıf yolları tıklanabilir. Sadece skora güven modumuz yok — o kara-kutu denetleyicilerin işi.
Tıp/klinik araştırmaları için kendi sunucumuzda çalıştırabiliyor muyuz (HIPAA)?
Apache 2.0 + Docker — tamamen kurum içinde çalışır. Kendi PostgreSQL + Redis kullanabilirsiniz; hiçbir trafik dışarı çıkmaz. Klinik taslaklar, vaka raporları veya dışarı çıkması mümkün olmayan ön yayınlar için yararlı. Kurumsal müşterilere kütüphane indekslenebilir paket olarak verilir.
Bir bölümü 700M+ akademik esere karşı çalıştırın.
Bir tez bölümü, fon önerisi veya makale taslağı ekleyin. Atıf odaklı rapor; hangi bölüm beklenen, hangi bölüm atıf ister, hangi bölüm size ait gösterir. 2.500 kelimeye kadar ücretsiz. IRB'niz algoritmayı incelemek isterse Apache 2.0.