Discursos sobre a educação financeira em postagens do Twitter
Notice bibliographique
Résumé
O artigo analisa discursos sobre a educação financeira em postagens do Twitter, com o intento de responder aos seguintes questionamentos: que discursos sobre a educação financeira circulam em postagens do Twitter? Em que medida tais discursos se conectam com os saberes, as práticas e as crenças da racionalidade neoliberal? Para tanto, toma como aporte teórico principal as reflexões de Foucault (2008; 2010), Dardot e Laval (2016), Laval (2020), Casara (2021) a respeito do discurso e da racionalidade neoliberal, além de autores como Saraiva (2013; 2017), Leite (2017) e Cunha (2020), que discutem a educação financeira na articulação com os modos neoliberais de gestão das condutas. Trata-se de um estudo descritivo-interpretativo com viés predominantemente qualitativo. O material de análise recobre vinte postagens publicadas no Twitter nos primeiros dois meses de 2023. Reunimos as postagens em quatro blocos, conforme a posição de sujeito adotada. As análises indicam a existência de posicionamentos de recusa e de aceitação da educação financeira como uma estratégia de regulação da racionalidade neoliberal.
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 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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».