Review of existing tools for detecting plagiarism and self-plagiarism
https://doi.org/10.26907/1562-5419-2019-22-3-143-159
Abstract
All the time scientists need to publish the results of their work in order to remain relevant, meet the time, criteria, and not be outside the scientific community. The well-known principle of “publish or perish” often forces scientists to strive for quantity, not quality [1]. Along with the problems of authorship, paid research, the fabrication of the results, plagiarism and self-plagiarism are among the most common violations. Their impact is more subtle, but no less disruptive for the scientific community.
The article provides an overview of the existing tools for identifying borrowing in the scientific articles of the authors. Decisions’ analysis is performed by com-paring systems for a number of characteristics. The tools are tested on real data to investigate their performance and efficiency.
The article provides an overview of the existing tools for identifying borrowing in the scientific articles of the authors. Decisions’ analysis is performed by com-paring systems for a number of characteristics. The tools are tested on real data to investigate their performance and efficiency.
About the Authors
А. Тлитова
GDC Services
Russian Federation
Russian Federation
А. Тощев
GDC Services
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Цвык В.А., Саввина О.В. Этика науки и этика научных публикаций // URL: http://e-notabene.ru/ca/article_19609.html (дата обращения: 28.04.2019).
2. Вольное сетевое сообщество «Диссернет». Итоговый документ конференции «Проблемы качества научной работы и академический плагиат» // URL: https://www.dissernet.org/publications/ivgi_rggu_26.09.2018_itog.htm (дата обращения: 28.04.2019).
3. Котляров И.Д. Самоплагиат в научных публикациях // Научная периодика: проблемы и решения, 2011. С. 6–12.
4. Долотов Р. Юридическая ответственность за плагиат в научных работах // URL: https://trv-science.ru/2009/12/22/yuridicheskaya-otvetstvennost-za-plagiat-v-nauchnyx-rabotax/ (дата обращения: 28.04.2019).
5. IEEE // URL: https://www.ieee.org/publications/rights/plagiarism/plagiarism-faq.html (дата обращения: 28.04.2019).
6. IEEE // URL: https://www.ieee.org/publications/rights/plagiarism/ id-plagiarism. html (дата обращения: 28.04.2019).
7. Шинкаренко В.И., Куропятник Е.С. Проблемы выявления плагиата и анализ инструментального программного обеспечения для их решения // Наука та прогрес транспорту. Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту, 2017, № 1 (67). С. 133–138.
8. Luparenko L. Plagiarism Detection Tools for Scientific e-Journals Publishing // V. Ermolayev et al. (Eds.): ICTERI 2014, CCIS 469, 2014. С. 366–368.
9. Lin Li, Linlong Xiao, Wenzhen Jin, Hong Zhu, Guocai Yang Text classification based on Word2vec and Convolutional Neural Network // L. Cheng et al. (Eds.): ICONIP 2018, LNCS 11305, 2018. С.452.
10. eTXT // URL: https://www.etxt.ru/antiplagiat/ (дата обращения: 28.04.2019).
11. Advego Plagiatus // URL: http://advego.ru/plagiatus/ (дата обращения: 28.04.2019).
12. Double Content Finder // URL: https://textbroker.ru/main/dcfinder.html (дата обращения: 28.04.2019).
13. Viper // URL: http://www.scanmyessay.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
14. Плагиата.НЕТ // URL: http://www.mywebs.ru/plagiatanet.html (дата обращения: 28.04.2019).
15. Plagiarism Checker X // URL: https://plagiarism-checker-x.en.softonic.com.
16. Dupli Checker // URL: http://www.duplichecker.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
17. PaperRater // URL: https://www.paperrater.com/plagiarism_checker (дата обращения: 28.04.2019).
18. Plagiarisma.NET // URL: http://plagiarisma.net (дата обращения: 28.04.2019).
19. Plagiarism Checker // URL: http://www.plagiarismchecker.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
20. Plagium // URL: http://www.plagium.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
21. PlagTracker // URL: http://www.plagtracker.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
22. PlagScan // URL: http://www.plagscan.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
23. Plagiarism Detector // URL: http://plagiarismdetector.net/ (дата обращения: 28.04.2019).
24. Content Watch // URL: http://www.content-watch.ru/text/ (дата обращения: 28.04.2019).
25. Grammarly // URL: http://www.grammarly.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
26. Docoloc // URL: https://www.docoloc.de/ (дата обращения: 28.04.2019).
27. Text.ru Онлайн-сервис проверки текста на уникальность // URL http://text.ru/ (дата обращения: 28.04.2019).
28. Антиплагиат // URL: http://www.antiplagiat.ru/ (дата обращения: 28.04.2019).
29. eTXT Проверка текста на уникальность онлайн // URL: https://www.etxt.ru/antiplagiat/ (дата обращения: 28.04.2019).
30. Turnitin // URL: https://www.turnitin.com (дата обращения: 28.04.2019).
31. IThenticate // URL: http://www.ithenticate.com (дата обращения: 28.04.2019).
32. Quetext // URL: https://www.quetext.com (дата обращения: 28.04.2019).
33. Copyleaks // URL: https://copyleaks.com (дата обращения: 28.04.2019).
34. Scribbr // URL: https://www.scribbr.com (дата обращения: 28.04.2019).
35. Strikeplagiarism // URL: https://strikeplagiarism.com/ (дата обращения: 28.04.2019).
36. Small SEO // URL: https://smallseotoolz.net (дата обращения: 28.04.2019).
Review
For citations:
, Review of existing tools for detecting plagiarism and self-plagiarism. Russian Digital Libraries Journal. 2019;22(3):143-159. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/1562-5419-2019-22-3-143-159
Views:
42
Email this article 