Bibliographic record
Abstract
Ce texte a pour but contribuer à l’exercice collectif engagé par le Groupe d’études sur le néolibéralisme et les alternatives (GENA) pour discuter et essayer de mieux comprendre l’actuelle crise de la démocratie et le néolibéralisme, sous l’angle de ses formes nouvelles et de certains des aspects et événements récents de la situation brésilienne. Tout d’abord, je pose en évidence la violence d’État et la militarisation de la politique qui sont les constats de départ qui guideront cet article. La violence d’État n’est pas seulement un élément toujours présent et historiquement constitutif au Brésil — la façon dont elle s’exprime aujourd’hui constitue maintenant une des menaces évidentes pour la possibilité de résistance — et même d’existence — des mouvements sociaux. En un mot, la limite toujours latente de la possibilité de résistance des mouvements sociaux qui luttent pour la défense des droits fondamentaux, au Brésil aujourd’hui, c’est la constante menace d’être tué — violemment — par la police d’État, par des groupes criminels armés ou même par des milices et des groupes paramilitaires qui se sont renforcés au cours de la dernière période.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| 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".