O problema do plágio científico tem aumentado no mundo todo. Um post recente no blog da National Association of Science Writers (Uncovering Plagiarism in Biomedical Research) diz:
“Like any other professional, scientists sometimes engage in unethical research conduct. Many technical medical editors are indifferent to plagiarism; non-plagiaristic fraud is relatively common in biomedical and clinical research; scientists often do not comply with the data sharing requirements of open-access journals.”
Já divulgamos duas vezes no Sciencia Totum o programa de busca de textos similares denominado e-TBLAST. “busca de textos similares no Medline. A busca é feita pela similaridade de texto. Enquanto o Pubmed busca por palavras-chave, no eTBLAST você pode colocar um parágrafo inteiro.
Qual a vantagem?
Você não precisa escolher palavras precisas. Coloca o texto todo e a busca tende a ficar mais precisa pois encontra artigos relacionados que trazem as mesmas palavras.”
Recentemente um artigo na PLoS One (Systematic Characterizations of Text Similarity in Full Text Biomedical Publications) utilizou o e-TBLAST para detectar plágio.
O e-TBLAST foi muito efieinte para detectar textos similares. Esta similaridade foi mais frequente na Introdução e no Material e Métodos. Nem sempre a similaridade encontrada foi considerada plágio, por diversos motivos. Quanto a similaridade foi encontrada nos Resultados, a frequencia de plágio foi mais elevada.
Um dado interessante é o achado que a similaridade do resumo se correlaciona com similaridade no texxto completo (figura acima).
O que devemos recomendar? O e-TBLAS é um programa de uso livre, assim devemos mesmo checar nossos textos antes de publicar. Principalmente agora que até uma cópia do seu próprio texto pode ser considerada plágio e motivo para retirada (retraction) do artigo.
Previamente, discutimos a fraude e o plágio cientifico no Totum:
Ilustração acima do texto: Figura 1 da publicação citada.
Ilustração no corpo do texto.
Sun, Z., Errami, M., Long, T., Renard, C., Choradia, N., & Garner, H. (2010). Systematic Characterizations of Text Similarity in Full Text Biomedical Publications PLoS ONE, 5 (9) DOI: 10.1371/journal.pone.0012704
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