Acumulacao e subjetivacoes sob o neoliberalismo
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho procura investigar os processos de subjetivação dos maiores acumuladores financeiros de nosso tempo, os bilionários, buscando compreender o que os motivaria a acumular em tal escala. Para isso nos valeremos da noção de erotismo de Georges Bataille, que traz a desmedida e o excesso como elementos fundamentais da experiência erótica. Interrogaremo-nos se a desmedida acumulação financeira poderia ser expressão de um Eros ruinoso, aparentado ao dos personagens do Marquês de Sade, que conduzem tais predicados ao paroxismo. Num segundo momento, investigaremos os elementos constitutivos dos processos de subjetivação neoliberais, intuindo que as subjetividades de bilionários e não-bilionários talvez guardem mais semelhanças do que diferenças. Após uma contextualização histórica acerca da gênese do neoliberalismo, refletiremos com Pierre Dardot e Christian Laval sobre a busca incessante por desempenho e gozo que normaliza a transformação das relações em transações, instituindo a competição e a rivalidade em moto-contínuo como uma forma de conduta moral. Na terceira parte do trabalho, pretendemos investigar aquilo que Bataille chamou de dispêndio improdutivo, a dilapidação desmedida e sem cálculo, aparentada à instituição da dádiva estudada por Marcel Mauss. Cotejaremos dispêndio e dádiva à filantropia contemporânea, procurando expor suas diferenças e possíveis semelhanças.
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 | 0.004 | 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 | 0.004 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".