Cela fait partie des progrès de l'électronique…c'est plus simple de demander aux logiciels de détecter les similarités entre articles biomédicaux…est-ce du plagiat ? de la fraude ? de l'inattention ?…. Allez essayer en cliquant ici. Ce logiciel peut chercher dans Medline, PubMed Central ou d'autres bases scientifiques. Ensuite, vous pouvez faire des publications comme celle de PLoS ONE en septembre 2010 pour analyser les duplications dans PubMed Central.
eTBLAST a été utilisé pour analyser 72 011 articles de PMC. Des abstracts similaires sont de bons prédicteurs pour détecter des similarités dans les articles. De nombreuses données apparaissent dans cet article, montrant aussi que les auteurs ont tendance à s'auto-copier pour les chapitres méthdoes, et introduction.
Sun Z, et al. (2010) Systematic Characterizations of Text Similarity in Full Text Biomedical Publications. PLoS ONE 5(9): e12704.
