FEMINISMO, PSICOLOGÍA Y LA CONSTRUCCIÓN DE GÉNERO DE LA SUBJETIVIDAD NEOLIBERAL
Bibliographic record
Abstract
Numerosas académicas feministas han argumentado que las mujeres, especialmente las jóvenes, han sido construidas como sujetos neoliberales ideales. Inspirándose en enfoques foucaultianos que extienden el neoliberalismo más allá de un conjunto de principios de libre mercado a una dinámica que crea nuevas formas de subjetividad, estas académicas han demostrado las omisiones entre el “postfeminismo” y el neoliberalismo en el posicionamiento de las mujeres jóvenes como consumidoras, autoayudantes y agentes “empoderadas” por excelencia. Las disciplinas “psi” han participado activamente en la construcción de género de la subjetividad neoliberal, y aquí reviso selectivamente críticas feministas a esta complicidad. Estas críticas problematizan los discursos de empoderamiento, agencia y elección, incluso cuando estos han permeado a la propia psicología feminista. Luego, considero los recursos teóricos disponibles dentro y fuera de la psicología feminista para perturbar e incluso desplazar las formas neoliberales de subjetividad. Basándome en ideas de estudios psicosociales, enfoques interseccionales y decoloniales, historía crítica y pensamiento coyuntural, realizo una lluvia de ideas sobre algunas alternativas que las psicólogas feministas podrían ofrecer.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".