A memória discursiva na construção do sujeito neoliberal feminino: ditos e não ditos da campanha “Silicone Seguro”
Bibliographic record
Abstract
Neste fragmento de nossa pesquisa de mestrado, discutimos de que forma a memória discursiva é mobilizada em discursos midiáticos sobre beleza e saúde. Para tanto, analisamos textos verbais e não verbais do discurso da campanha “Silicone Seguro”, da Johnson & Johnson, a partir dos ditos e não ditos que convocam o sujeito neoliberal feminino ideal (DARDOT E LAVAL, 2016; ELIAS, GILL, SCHARFF, 2017; PRADO, 2013). Defendemos que o labor estético exigido às mulheres para serem consideradas bem-sucedidas na contemporaneidade é ressignificado em “Silicone Seguro” como empoderamento feminino, por meio de uma estratégia discursiva que mobiliza afetos positivos e aspectos dos feminismos para inculcar a mentalidade neoliberal do empreendedorismo de si, utilizando a força e a potência de agência das mulheres como catalisadores de individualismo e desempenho. Neste discurso, a mulher é posicionada como empoderada na medida em que se conforma com antigas normas de feminilidade e de conduta, ainda presentes na memória discursiva de uma sociedade considerada machista.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".