O movimento “#ELENÃO” e seu apagamento discursivo sob a contranarrativa do “#ELESIM”
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: Entendendo a língua como um construto de significados e significantes, e que produções discursivas são uma forma de construir narrativas através da produção de sujeitos, ideologicamente interpelados; adentramos à cena político-discursiva das eleições de 2018 com o intuito de proceder a uma investigação, à luz da Análise do Discurso de linha francesa, sobre a construção do contradiscurso que aviltou o êxito da maior manifestação social liderada por mulheres da história do Brasil. Metodologicamente, partimos da análise de enunciados retirados da rede social Facebook, onde ocorreu a maior concentração de apoio a essas narrativas. Com isso, pretendemos estabelecer a correlação entre os discursos antagônicos que culminaram no desfecho das manifestações de 2018, demonstrando, assim, como se deu o processo de (re) significação que reavivou condutas discriminatórias, as quais, até então, pensava-se estarem obsoletas, mas foram reintroduzidas no coletivo nacional. Para tanto, no que diz respeito à construção dos sentidos, memória e sujeito, reportamo-nos a Pêcheux (2010), com reflexões em Courtine (2006), Brandão (2004) e Grigoletto (2005). A partir das análises e verificações, percebe-se a influência ideológica que os arranjos enunciativos exercem sobre as práticas e escolhas discursivas dos sujeitos. PALAVRAS-CHAVE: Análise do Discurso (AD); movimento #EleNão; sujeito; contradiscurso.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".