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Enregistrement W6987943247

Vender a si mesmo e a sua verdade: o processo de empresarização do eu dos músicos produtores de conteúdo digital

2022· article· en· W6987943247 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUFPEL (Universidade Federal de Pelotas) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative research in health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelfishnessIdeologyModernityIndividualismReferentPhenomenonSubjectivityProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we start from the understanding of the entreprisation process as a totalizing phenomenon that promotes the generalization of the enterprise idea in all tissues of the society serving, amongst other aspects, as a referent utilized by individuals to invent, narrate and shape themselves (SOLÉ, 2004; ABRAHAM, 2006; RODRIGUES, 2019; ROSE; 1996). We understand that, with the intensification given by neoliberal ideology (FOUCAULT, 2004; LAVAL & DARDOT, 2009) and the emphasis on selfishness and individualism as values proper to modernity (ROSE, 1998), the self starts not only to be shaped by these traits, but also by entreprise’s values and assumptions. Thus, through what Rose (1996) calls the genealogy of subjectivity, the self is shaped by the enterprisation process, constituting what we call the enterprisation process of the self. To analyze how this process takes place, we interviewed 7 content creator musicians who work with social networks (Instagram, Youtube and TikTok). Through the analysis of the trajectories and the everyday of these interviewees, we can identify that they are shaped over time by traits and values such as entrepreneurship, self-sales, discipline and guilt for leisure, which are some of the elements identified throughout the analysis. Finally, it is clear that the way they perceive themselves in the current music market is superimposed by several assumptions that refer to the entrerprise logic.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,323 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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