Educação em Tempos Neoliberais: ferramentas para leitura da concepção de Educação Superior do Banco Mundial (Relatório de Novembro de 2017)
Bibliographic record
Abstract
Resumo: o presente texto tem o objetivo de oferecer um gradiente de leitura que permita compreender, analisar e criticar o relatório ‘Um Ajuste Justo: Análise da Eficiência e Equidade do Gasto Público no Brasil’, publicado no mês de novembro de 2017, pelo Grupo Banco Mundial. Acreditando que o relatório encontra-se fortemente permeado por uma lógica neoliberal, o artigo toma a noção de neoliberalismo como guia para a leitura do documento. São apresentados conceitos de autores como Ball (2004), Bauman e Bordoni (2016), Dardot e Laval (2016), Veiga-Neto (2002), dentre outros. O texto encontra-se estruturado em cinco partes: “Neoliberalismo: conhecer para combater”; “Estado em tempos neoliberais”; “O sujeito neoliberal”, “Educação em Tempos Neoliberais” e “Alguns apontamentos”. Neste último tópico são apresentadas algumas observações finais que auxiliam a compreender o relatório como parte de uma rede de interesses pautada pelo capital, situada dentro do modelo neoliberal, que entende os investimentos em educação não como investimentos, mas como gastos.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".