Why We Love to Hate the Wolf (of Wall Street): Using Georges Bataille and Friedrich Nietzsche to Critique the Function of Moral Ideology Under Late Capitalism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The release of Martin Scorsese’s film The Wolf of Wall Street in late 2013 helped to reignite a public conversation about corporate greed and the moral excesses and violations of Wall Street firms and executives. A barrage of articles, reviews, and criticisms of the film emerged throughout popular media that sought, for the most part, to single out and condemn the immoral actions and behaviors of individuals (for example, Jordan Belfort, whose actions constitute the primary subject matter of the film) within a pre-given and non-negotiable context of capitalist economic and social relations. This article uses the writings of Georges Bataille and Friedrich Nietzsche to critique this popular discourse. It reads the discourse as structured by a false identity of opposites, whereby the normal, moral, legal, and “peaceful” state of things is depicted as constitutive of a separate world from that of Belfort and the “criminal” excesses and expenditures of Wall Street. As a result of this conceptual maneuver, a mode of moralizing is enabled. In a fit of ressentiment, critics unleash their moralizing sentiments, single out and constitute guilty subjects, and hold these subjects responsible in order to repair the “secondary malfunctions” of capitalism. They do this so that capitalism can continue to survive and so they can have a good conscience while it does.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,039 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».