Bibliographic record
Abstract
Este artigo pretende discutir os aspectos sociopolíticos do sofrimento psíquico e as estratégias políticas e ideológicas utilizadas pelo neoliberalismo para gerenciar o sofrimento psicossocial na contemporaneidade. Para tanto é desenvolvido estudo de natureza qualitativa e de caráter bibliográfico, cujas principais obras analisadas são dos autores: Dardot e Laval; Fisher; Martín-Baró; Gouveia, Amarantes e Freitas. A partir desse estudo, foi possível concluir que os condicionantes socioculturais do neoliberalismo implicam diretamente na construção das subjetividades e na produção social do sofrimento psíquico. Podendo dar novas configurações às expressões de sofrimento psicossocial, inclusive, ampliá-las e/ou intensificá-las. Tendo em vista que o individualismo, a competitividade, consumismo e constituição do indivíduo-empresa, são capazes de acentuar sentimentos e vivências de autoculpabilização, autocoerção; gerar angústia, frustração, desesperança, cansaço, estresse, etc. Também, compreende-se que a gerência neoliberal sobre o sofrimento psíquico envolve a psicologização, patologização, e medicalização. Estratégias úteis para o capital à medida que favorece o controle ideológico ao responsabilizar os sujeitos, ignorando as contradições sociais que perpassam a experiência individual. Também, de modo simultâneo, é vantajoso economicamente ao produzir lucros para as indústrias que comercializam o cuidado em saúde mental.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".