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Enregistrement W4392144638 · doi:10.34019/1981-4070.2023.v17.39174

Neoliberalismo e mercado místico: o “Despertar” mobiliza o discurso autoempreendedor

2023· article· pt· W4392144638 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Telles de Menezes Faro, Bruna Luiza de Camillo Allegretti

Notice bibliographique

RevueLumina · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Economic Solidarity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Juiz de Fora
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo investiga as aproximações entre o discurso da espiritualidade mística, centrado no significante “despertar”, e o discurso neoliberal, que tece a imagem do “empreendedor de si”. Partindo das críticas ao neoliberalismo de Safatle (2019; 2021), Brown (2019), Dardot e Laval (2016) e Fontenelle (2005; 2017; 2021), e dos estudos de Arjana (2020) sobre o mercado místico, trabalhamos com a hipótese de que o movimento de desenvolvimento pessoal e de investimento em um “capital espiritual” faz parte da racionalidade do “eu empresa” e de sua lógica de autorregulação e autoaperfeiçoamento. Consequência da perda de perspectiva e da insegurança social gerados pelo próprio sistema capitalista, o misticismo moderno, ao buscar uma saída ao sofrimento, acaba por reforçar sua lógica, alimentando o consumo de produtos, de serviços, de um estilo vida e uma identidade espiritualizados. Como metodologia de análise, além da revisão bibliográfica citada, utilizaremos a Teoria do Discurso de Laclau e Mouffe (2015). Como caso concreto, analisaremos como o “Despertar” aparece no discurso vinculado a Sri Prem Baba, guru brasileiro que ficou conhecido por seu método de autoconhecimento chamado de “o caminho do coração” e que foi alvo, em 2018, de denúncias de assédio sexual, abuso de poder e enriquecimento às custas das doações de praticantes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,009

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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