Bibliographic record
Abstract
Discute as condições de existência e as características do que denominamos de cenografias de desempenho. Essa categoria é discutida como possibilidade interpretativa que permite dar a conhecer nuances e variantes de subjetividades empreendedoras de si (LAVAL; DARDOT, 2013; HAN, 2019). A construção dessa categoria é presidida por um debate conceitual acerca da ideia de desempenho, situada aqui como indício de uma racionalidade neoliberal e também das sujeições da chamada sociedade de plataforma (VAN DIJCK, POELL, DE WALL, 2018). Convocamos, ainda, aportes que permitam dar conta da noção de cenografia, debate que se ancora sobretudo em perspectivas discursivas (MAINGUENEAU, 2008a; MAINGUENEAU, 2008b; BARONAS; COX, 2014) mas também na discussão da ideia de visualidade (MIRZOEFF, 2016). Metodologicamente, trata-se de uma pesquisa exploratória alicerçada em triangulação de fontes de dados (DUARTE, 2009; FÍGARO, 2014), cuja coleta se deu no aplicativo Instagram. Os resultados permitem inferir que as cenografias de desempenho buscam se validar pela naturalização do individualismo, pelo apelo aos corpos e rostos humanos, bem como pelo apagamento de conflitos e diferenças, em meio às circunscrições oriundas da natureza empresarial e mercantil das plataformas.
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 | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.024 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".