自己剽窃：それが何であるか、なぜ重要なのか、そしてどのように避けるか

自己剽窃とは何か

自己剽窃は、以前に提出または公開した自分の著作物——またはその実質的な部分——を開示または適切な引用なしに再利用する場合に発生します。「自分を剽窃する」ことは矛盾しているように思えるかもしれませんが、問題は欺瞞にあります：古い著作物を新しいオリジナルコンテンツとして提示しています。学術的な場では、各課題は新鮮な知的努力を表すことが期待されています。

一般的な形態には、同じ論文を2つの異なるコースに提出すること、以前のエッセイのセクションを新しいものにリサイクルすること、および以前の版を引用せずに以前に公開された研究を再出版することが含まれます。自己剽窃はプロの世界にも及びます——同じ記事を複数の雑誌に出版すること（重複出版）または開示なしに助成金申請の実質的な部分を再利用することです。

自己剽窃が重要な理由

学術機関は、提出された著作物が特定の課題のためのオリジナルの努力を表すという期待に違反するため、自己剽窃を真剣に受け止めます。学生が同じ論文を2つのコースに提出すると、単一の著作物に対して2回クレジットを受けます。これは課題の教育的な目的を損ない、各課題を独立して完成させるクラスメートよりも自己剽窃する学生に不当な優位性を与えます。

研究と出版において、自己剽窃は学術的な記録を歪めます。重複出版は著者の見かけの生産性を膨らませ、編集と査読のリソースを無駄にし、独立した研究と信じているものを引用するかもしれない読者を誤解させます。雑誌は重大な自己剽窃を含む論文を撤回でき、研究者の評判とキャリアを損ないます。

自己剽窃に関する学術的ポリシー

ほとんどの大学は学術的誠実性ポリシーに自己剽窃を明示的に禁止しています。1つのコースのために完了した著作物を別のコースの要件を満たすために提出すること——両方の講師からの事前の書面による承認なしに——は通常違反として扱われます。ペナルティは様々ですが、課題の不合格、コースの不合格、または正式な懲戒手続きが含まれる場合があります。

一部の機関は、新しい提出物が実質的なオリジナルコンテンツを追加し以前のバージョンを適切に引用することを条件に、講師の許可を得て学生が以前の著作物の上に構築することを許可しています。以前に探求したトピックを拡張したい場合は、常に最初に講師に相談してください。透明性が重要です——問題はアイデアの再利用ではなく、再利用を隠すことです。

出版における自己剽窃

学術誌は提出された原稿がオリジナルで以前に公開されていない著作物を含むことを要求しています。複数の雑誌に同じ原稿を同時に提出すること（同時投稿）または異なる雑誌に実質的に類似した論文を公開すること（重複出版）はこれらのポリシーに違反します。多くの雑誌は査読中に剽窃検出ツールを使用して、著者自身の公開された著作物を含む既存の文献に対して提出物を確認します。

許容できる実践には、簡潔な会議論文を出版してその後完全な雑誌記事に拡張すること（適切な開示あり）、以前の研究のデータを新しい分析で使用すること、および自分自身および他者の以前の著作物をまとめるレビュー記事を書くことが含まれます。共通のテーマは透明性です——以前の著作物との関係を常に開示し、編集者が十分な情報に基づいた決定を下せるようにしてください。

自己剽窃を避ける方法

最も効果的な防止戦略は、各課題または原稿を新鮮なプロジェクトとして扱うことです。以前の著作物からコピーするのではなく、最初から始めてください。以前のアイデアを参照する必要がある場合は、他のソースを引用するのと同様に以前の論文を引用してください。そのまま複製するテキストには引用符を使用し、何が新しく何が以前に公開されたかを明確に示してください。

提出する前に、自問してください：「以前にこのテキストの一部を提出したことはありますか？私の講師または編集者はこれをオリジナルの著作物と見なすでしょうか？」答えが不確かな場合は、積極的に状況を講師または編集者に開示してください。すべての提出物の個人記録を維持することで、以前にどのアイデアやパッセージが使用されたかを追跡し、偶発的な自己剽窃を防ぐことができます。

自己剽窃の検出

自己剽窃の検出は、現在の文書を自分の以前の著作物と比較することを必要とします。盗作検出ツールのローカルフォルダチェックはこの目的に理想的です——以前の論文を含むフォルダにポイントし、新しい文書をそれらすべてと比較し、重複するパッセージをハイライトします。文書ペアチェックでは、2つの特定の文書を並べて直接比較できます。

機関での使用のために、PDAS（Plagiarism Detector Accumulator Server）はすべての以前に提出された文書のデータベースを維持しています。新しい提出物がPDASデータベースに対して確認されると、同じ学生の以前の著作物を含む以前の提出物との重複がフラグが立てられます。これにより、PDASは大学や出版社が大量の文書コレクションにわたって自己剽窃を体系的に検出するための強力なツールとなります。