CULTURA MIDIÁTICA NA SOCIEDADE NEOLIBERAL: ENTREVISTA COM A PROFESSORA ADELINA NOVAES
Bibliographic record
Abstract
A temática das tecnologias digitais de informação e comunicação presente nas discussões instauradas na academia, no campo da Educação, perpassa por aspectos relevantes sobre a cultura midiática na sociedade neoliberal. Nesse sentido, este assunto propicia reflexões e debates, questiona consensos que possibilitariam cristalizar e engessar ideias e ações relativas ao comportamento do ser humano em uma dada sociedade; entretanto, distorce imagens e afirmações construídas ao longo da história das mídias e das telecomunicações. Nesta direção, elaboramos uma entrevista fundamentando-se nas obras de Dardot e Laval, Tardif, Raquel Barreto, entre outros autores; com o propósito de trazer à tona algumas contemplações sobre as contestáveis relações entre educação e tecnologias na sociedade neoliberal e seus efeitos na produção de subjetividades. Para tanto, convidamos pesquisadores com destaque no cenário nacional, ponderando suas significativas contribuições registradas na área em que atua. Dentre os pesquisadores convidados, entrevistamos Adelina Novaes (A. N.), considerando sua experiência como pesquisadora e docente na área da educação, sobretudo no Ensino Superior, com uma produção significativa em periódicos e eventos científicos. A seguir, apresentamos, de modo breve, um panorama da formação da entrevistada.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".