A mulher agro brasileira na mídia segmentada: uma tecitura discursiva entre gênero e trabalho
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Este artigo tem o objetivo de analisar a representação social midiática das mulheres agricultoras em propriedades rurais de médio e grande porte. Materiais e métodos: Nosso foco recai nas três edições do programa de TV Agroinspiradoras, veiculado pelo Canal Rural. A pesquisa, de cunho analítico, adota uma abordagem metodológica que harmoniza a Análise do Discurso de linha francesa com a teoria da Representação Social. Nesse contexto, a interseção entre o femi-nismo agro e o conceito de inspiração é explorada meticulosamente, inserindo nuances de compreensão relacionadas ao empreendedorismo e ao feminismo neoliberal ou de elite. Sob a orientação epistêmica de Vander Casaqui, Dardot e Laval, as formações discursivas se entrelaçam e delineiam uma complexa trama de significados. Ao debruçar-se sobre as abordagens teóricas, percebemos que as influências de Casaqui convergem para uma análise sociológica aprofundada, enquanto Dardot e Laval adicionam uma dimensão crítica à compreensão das relações de poder. As formações discursivas, portanto, não são apenas expressões linguísticas, mas manifestações de estruturas sociais complexas. As três perguntas norteadoras da pesquisa transcendem agora para investigações mais intricadas, levando em consideração a intersecção não apenas entre feminismo e inspiração, mas também entre poder, classe e gênero.Resultados: As análises nos têm mostrado que, apesar da intenção de abordar questões relacionadas às mulheres e direcionadas ao público feminino, assuntos como feminismo são deliberadamente evitados, sendo tratados de forma indireta nas discussões.Conclusões: O estudo sobre o programa “Agroinspiradoras” re-vela uma negativa das discussões sobre feminismo, apesar de seu foco em mulheres do agronegócio. Essa atitude é interpretada como uma adaptação às limitações do ambiente agrícola sem negar o potencial transformador do feminismo. É necessário um diálogo contínuo para compreender o posicionamento das mulheres no setor e promover a igualdade de gênero e o empoderamento feminino.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".