Bibliographic record
Abstract
Este artigo apresenta resultados de pesquisa envolvendo vídeos e entrevistas voltados para o funk ostentação disponibilizados na plataforma YouTube em um momento de maior profusão do subgênero musical no cenário nacional (2011-2015). Coube aqui traçar algumas relações entre os discursos proferidos pelos jovens funkeiros, a partir de suas histórias de vida, e o contexto mais geral de mudanças socioeconômicas daquele período, destacadamente, a expansão do mercado de consumo dentro das periferias brasileiras durante governos do Partido dos Trabalhadores (PT). Foi aplicado o método da Análise Interpretativa de Conteúdo (AIC) sobre um corpus envolvendo vídeos com entrevistas no YouTube de MCs de maior projeção midiática dentro desse circuito musical, destacadamente, o produtor e empresário Konrad Dantas. Autores como Zigmunt Bauman, Pierre Bourdieu, Richard Sennett, Pierre Dardot e Christian Laval, Verónica Gago, Vander Casaqui e Mayka Castellano, entre outros, colaboram para a reflexão teórica. A partir de um corpus geral envolvendo 52 entrevistas, concluiu-se que tanto KondZilla quanto os seis MCs narravam uma história de ascensão social movida por uma trajetória de esforço e de sucesso calcada em discursos caracterizados pela lógica individualista e pelo fenômeno do empreendedorismo de si.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".