“VAE, DÁ PRA FAZER!”: Empreendedorismo e Discurso Neoliberal
Bibliographic record
Abstract
Este estudo propõe uma análise linguístico-discursiva do jingle “Vamos Ativar o Empreendedorismo (VAE)”, veiculado pela Rede Globo desde 2020. O projeto comercial circula em espaço televisivo do Brasil e no meio digital, propagando a ideologia neoliberal em uma das maiores emissoras brasileiras. Discorremos sobre o neoliberalismo e sua ideologia a partir da perspectiva marxista, por meio de estudos de Saad Filho (2015), Boito Jr (1999), Harvey (2005) e Dardot e Laval (2016), ressaltando a centralidade que o empreendedorismo assume em seu discurso. A ideologia neoliberal rejeita de modo abstrato e seletivo a participação do Estado na economia. Assim, o discurso do empreendedorismo, baseado na livre-iniciativa e no mercado, surge como contraponto à ação estatal, colocando no âmbito individual a solução para problemas sociais complexos, como o desemprego e a miséria. Em ordem de refletir sobre esse discurso enunciado, amparamos a investigação em Charaudeau (2010, 2011), especialmente nos estudos do linguista do discurso sobre linguagem política e linguagem midiática. Ainda que seja uma propaganda veiculada pela imprensa brasileira, a ideologia neoliberal se faz presente em praticamente todo o mundo, variando de acordo com cada realidade concreta. Amparada nessa ideologia, a política neoliberal teve como resultado o aumento da desigualdade e da precarização do trabalho, mas segue hegemônica. Buscamos, assim, refletir sobre o papel do discurso na sua legitimação.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".