Bibliographic record
Abstract
Niilismo, neoliberalismo e catástrofe: A subjetividade neoliberal, como estudada por Foucault, Laval e Dardot, acaba por reforçar o niilismo, que já tinha sido tão bem interpretado e conjurado por Nietzsche, ainda no século XIX. Esse aprofundamento acontece principalmente pelo viés do ressentimento, um dos afetos que está presente tanto na leitura neoliberal como nos estudos sobre o niilismo. No século XXI, a cientista política Wendy Brown atualizou essa correlação do niilismo e do ressentimento com o neoliberalismo, demonstrando que os atuais grupos de extrema-direita, com receio de perderem suas posições de privilégio, decidem por, de forma ressentida, atacar segmentos da sociedade que foram historicamente ostracizados. Por sua vez, Nietzsche ainda se mantém uma boa ferramenta para estudar as agremiações extremistas ao demonstrar que o problema não é a liberação da vontade de poder desse grupos extremistas, mas que tal vontade de poder é reativa, age em chave negativa, nunca de maneira a criar novos valores afirmativos. O resultado dessa mistura de neoliberalismo e niilismo ressentido é o agravamento da catástrofe climática. Como Latour explica, a destruição do mundo, esse niilismo elevado à máxima potência, foi uma decisão deliberada de parte da elite neoliberal exatamente quando tal formato político-econômico se tornou hegemônico no Ocidente.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".