A INDÚSTRIA CULTURAL NO BRASIL: O PODER ECONÔMICO DA MÍDIA TELEVISIVA
Bibliographic record
Abstract
O primeiro grande meio de comunicação em massa foi a impressão, inventada por Johannes Gutemberg no século XV. A tecnologia da impressão possibilitou a difusão de livros e textos para um maior número de pessoas, sendo a Bíblia o primeiro livro impresso por Gutemberg. No período atual, o domínio da comunicação de massa deixou de ser a impressão, e a televisão ocupou seu espaço, atingindo quase toda a população dos países desenvolvidos e em desenvolvimento. Este trabalho tem por objetivo discutir e analisar o fenômeno da mídia televisiva, cujo poder econômico e ideológico reflete diretamente no setor do qual faz parte e na vida cotidiana das pessoas. Para tanto, tratamos da noção de indústria cultural e sua forma de operação, assim como traçamos um breve panorama do setor de emissores de TV no Brasil, e na cidade de São Paulo, com suas características de mercado, como a forte concentração das empresas, apresentando dados que possam subsidiar nossa argumentação. Discutirmos então, de maneira mais pontual, os aspectos econômicos e ideológicos que permeiam a mídia televisiva e como eles estão inter-relacionados, refletindo desafios e dilemas no papel da comunicação de massa.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".