o Pensamento e a Lírica como veículos de Protesto em Rage Against The Machine e Pearl Jam
Bibliographic record
Abstract
Bob Dylan é um dos pilares da música Rock e Blues de protesto. A sua lírica inspirou inúmeros artistas a dar um rumo activista à sua música e poesia. Em períodos de constante turbulência social, Dylan teve um papel preponderante na luta e na consciência pelos direitos civis e no apoio a grandes movimentos sociais, como o Zeitgeist. A sua influência política demonstrou como um único artista musical pode mudar a mentalidade de numerosos grupos. (Gray 2006). Entre muitos géneros e grupos/artistas que decidiram fazer o seu tributo a Dylan através das conhecidas “covers”, certas vertentes e/ou bandas inseriram-se na sua luta e activismo social. Os dois grandes exemplos destas serão “Rage Against The Machine” e “Pearl Jam”, que combinam discursos acerca da liberdade de expressão e da opressão por parte de uma entidade estabelecida (neste caso o próprio governo e o seu “apparatus”). Nesta apresentação, pretendo incidir sobre o papel destas bandas ao nível social e no panorama do activismo na sua época mais influente – os anos 90 – e verificar de que modo a canção de protesto de Dylan ajudou no percurso das mesmas para se afirmarem como veículos artísticos de protesto e pensamento anti-sistema
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".