TECNOLOGIAS DE PACIFICAÇÃO: A MEDIAÇÃO DE CONFLITOS E A FABRICAÇÃO DO SUJEITO NEOLIBERAL
Bibliographic record
Abstract
Este artigo propõe uma análise teórica crítica sobre o lugar da mediação de conflitos nas sociedades contemporâneas sob hegemonia neoliberal. A mediação, frequentemente promovida como alternativa democrática e desjudicializadora, será examinada como tecnologia social ambivalente. Parte-se da hipótese de que, ao mesmo tempo em que pode representar uma ferramenta de responsabilização individual e desmonte do papel público do Estado, a mediação também pode configurar espaços de resistência, emancipação e reconstrução do vínculo comunitário. A discussão articula os aportes de Foucault (2008), Brown (2019), Laval e Dardot (2016), Santos (2007) e Gohn (2011), entre outros, no intuito de tensionar o uso institucional da mediação com suas apropriações populares e insurgentes. O artigo adota como método a revisão bibliográfica crítica e a análise conceitual, situando o debate nas fronteiras entre o direito, a sociologia política e a teoria crítica. O objetivo central é compreender de que forma a mediação pode tanto reproduzir a lógica de pacificação e adaptação neoliberal quanto abrir fissuras nas estruturas hegemônicas. Ao problematizar a mediação como dispositivo político e não como técnica neutra, o texto busca contribuir com reflexões estratégicas sobre justiça, cidadania e resistência no contexto de retração de direitos e crise da esfera pública.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".