Desempenho, gestão, visibilidade e tecnologias como vetores estratégicos de regulação e controle de condutas na contemporaneidade
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O artigo em tela trata, grosso modo, de questões que articulam a biopolítica à educação no contexto das sociedades de controle. Para fins de delimitação dessa ampla e complexa temática, restringe seu intuito à tentativa de identificar, descrever, articular e problematizar quatro vetores considerados estratégicos ao agenciamento entre biopolítica e educação, sobretudo, ao governo e à regulação das condutas na contemporaneidade. Para tanto, parte da premissa de que, desde o advento de uma governamentalidade neoliberal, tanto de caráter ordoliberal quanto de matiz estadunidense, colocou-se em marcha, particularmente nas sociedades ocidentais, um amplo e intensivo processo de empresariamento da sociedade. Este, dentre outras coisas, teve por efeito reorganizar e redefinir o que tradicionalmente se tem entendido por educação desde a Modernidade. Tais transformações remetem a um novo agenciamento, educativo-empresarial, que opera a partir da articulação simultânea entre o desempenho (performance), a gestão (management), a visibilidade e as novas tecnologias da informação e da comunicação (TICs). De outra parte, em termos teórico-metodológicos, as argumentações são desenvolvidas e concatenadas em estreito diálogo com formulações de autores como Michel Foucault, Gilles Deleuze, Richard Sennett, Alain Ehremberg, Vicent de Gaulejac, Christian Laval e Paula Sibilia, dentre outros.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".