Enjoyment (jouissance) of the truth. Foundations of the concept to think about politics and violence
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo forma parte del proyecto de investigación presentado en el marco de la Convocatoria a Becas UBACyT 2019, en la categoría “Estímulo”, y se inscribe en el proyecto “Lecturas del Psicoanálisis sobre ‘lo social’. Modos en que la teoría psicoanalítica tematiza algunas cuestiones sociales actuales” (2018-2020), bajo la dirección de Clara Azaretto y Cecilia Ros. Este, por su parte, tiene por objetivo realizar un estudio sobre las lecturas que hace el psicoanálisis acerca de “lo social”, así como sobre lo que otras disciplinas toman del psicoanálisis para leer los problemas sociales recortados, con el fin de analizar las convergencias y divergencias que de ello resulten. Para tal fin, se toman cuatro ejes que resultan representativos, no totalizantes, respecto del abordaje de los fenómenos sociales: violencias, política, derechos humanos y género. Este escrito propone explorar los orígenes y alcances del concepto acuñado por Diana Rabinovich como “gozar de la verdad” con el fin de, siguiendo la línea de estudio del proyecto al cual se adscribe, valorar su potencialidad como analizador respecto de dos de los cuatro ejes que han sido seleccionados como representantes de “lo social” sobre los cuales el concepto puede tener resonancias. Estos son las problemáticas sociales de la política y la violencia, que ponen de manifiesto las particularidades de época por las que los lazos sociales atraviesan, entre ellas aquello que Byung-Chul Han (2013) denomina el “infierno de lo mismo" (44). Para articular y conceptualizar dichos fenómenos, se tomarán desarrollos de autores provenientes de otros campos disciplinares pero que hunden sus raíces en conceptos psicoanalíticos, tales como Slavoj Žižek (2009), Byung-Chul Han (2013, 2014), Christian Laval y Pierre Dardot (2013), entre otros. Asimismo, como segundo objetivo, el proyecto pretende abordar y poner en contraste material bibliográfico proveniente tanto de otras orientaciones dentro de la disciplina de la psicología como de otros campos disciplinares a fin de valorar potenciales articulaciones y puntos de divergencia.
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 | 0.013 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.117 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| 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".