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The COVID-19 pandemic has had a dramatic impact on many dimensions of living and working conditions, and uncertainties about the developments that we shall still face in the near future. This paper analyses the implications of a forced overnight push to online teaching. Drawing upon an online survey conducted during the 2020 lockdown by the University of Modena and Reggio Emilia, this article describes students' living and studying conditions revealed by a large set of open and closed questions. The survey provides significant information on the students' real off-campus conditions, crucial data for the multidimensional analysis by combining non-parametric multivariate analysis of closed questions with textual analyses. It offers important indications about the most useful tools for inclusive teaching across thematic areas and highlights the main difficulties that emerged during the lockdown. Reflections on advantages and disadvantages, strengths and weaknesses in the innovative learning environment set up overnight are offered at a policy level.

We present first-principles calculations of carbon-doped TiAl alloys. The effect of carbon on the structural, electronic, and elastic behavior of the γ phase (L10 structure) of TiAl is investigated. The calculated enthalpy of formation at zero temperature indicates that carbon atoms favor to occupy rather interstitial than substitutional positions. The computed solubility of carbon in the stoichiometric γ phase is very low, in agreement with experimental findings. However, it is significantly enhanced for the Ti-rich alloy and when located inside Ti6 octahedra. Mechanical properties such as Cauchy pressure, elastic anisotropy, Young’s modulus, as well as Pugh and Poisson ratios of stoichiometric and off-stoichiometric compositions are analyzed as a function of carbon concentration and its location. As a general trend, we obtain that below a concentration of 3 at.%, carbon plays a minor role in changing the ductile behavior of γ-TiAl. A slight increase in ductility is found in the Ti-rich γα phase if either located in the Ti-plane (Ti4Al2 octahedral site) or in a Ti6 octahedra. Austrian Science Fundhttps://doi.org/10.13039/501100002428 Ministerstvo Školství, Mládeže a Tělovýchovyhttps://doi.org/10.13039/501100001823 European Regional Development Fundhttps://doi.org/10.13039/501100008530 Grantová Agentura České Republikyhttps://doi.org/10.13039/501100001824

In the three years after the 2012 earthquake in Emilia-Romagna, through the enactment of more than 350 ordinances, the Commissioner has structured interventions to cope with emergency and reconstruction. The intense law-making, essential to fill a legal vacuum, has enabled to overcome the uncertainties of the difficult phase of recovery. There is agreement among experts and policy makers that a large number of those ordinances was due to the absence of national rules governing the urgent intervention in case of natural disasters. On the push of actions taken in Emilia-Romagna, the Italian Parliament has reopened the debate on a national law on emergency after natural disasters. Through a systematic content analysis of the corpus of ordinances issued in Emilia-Romagna, in this paper we propose a contribution in drafting the decrees related to the law on emergency. Two main strands of analysis have been developed. In the first one, an automatic text analysis, supported by Taltac2, has provided inputs for a factor analysis and a cluster analysis of the thematic areas covered by the ordinances. Four main topics have been singled out: Contribution grant criteria; management of allocation of resources; urgent works for municipalities, schools and churches buildings; interventions to support population. Having associated each ordinance to one of the four topics, a temporal analysis of the issues addressed during the emergency and reconstruction phase highlights the sequence of actions that were undertaken in Emilia. In a second step, the set of terms characterizing each cluster it is used to obtain a redefinition of disjunctive classification towards a fuzzy multi-class. Furthermore, by adopting an hybrid system of text mining, it is possible to extract the legislation (and other ordinances) cited in the ordinances and identify clusters of regulatory areas of reference to meet the emergency and reconstruction following natural disasters. In this second strand, clusters of citations are detected with an algorithm of network analysis (Infomap) based on information theory (Rosvall & Bergstrom, 2008; De Domenico et al, 2015). This analysis highlights subsets of nodes and allows to outline which are the most relevant issues involved in the areas of intervention after a natural disaster.

Ricerche per l’innovazione nell’industria automotive

La creciente cantidad de datos textuales que se producen, almacenan y se difunden, debido al uso masivo e intensivo de los medios informáticos, muy especialmente en la actividad económica e institucional, hace necesario la utilización de métodos y algoritmos con capacidad para tratar y analizar datos lingüísticos que comportan imprecisiones, vaguedad y, en parte, incertidumbre. Consecuentemente, el método que desarrollo en mi tesis se implementa mediante la conjunción de procedimientos de lingüística computacional, análisis estadístico de datos textuales, text mining y conjuntos difusos (fuzzy sets). El lenguaje natural es un fenómeno complejo y en constante evolución. El enorme potencial que ofrece la informática ha posibilitado el desarrollo de metodologías, que utilizan herramientas de lingüística computacional y estadística, permiten analizar datos cualitativos de tipo textual. El uso de técnicas automáticas de análisis del texto es por lo tanto necesario en los casos en que la cantidad de información disponible es tal como para no permitir la resolución manual de los problemas de clasificación y de agrupamiento de los datos. De hecho, los Corpus de documentos disponibles para el análisis de los contenidos son siempre más grandes y a menudo uno de los problemas esenciales suele ser la correcta atribución de uno o más de los temas que identifican el contenido de los diversos textos en análisis. En general, en la ausencia de categorías predefinidas por el investigador, se procede a una agrupación de documentos basados en su similitud máxima, lo que permite identificar a posteriori las tematizaciones prevalentes. En la mayoría de los procedimientos de análisis de datos textuales, una clasificación de este tipo conduce a clases disjuntas de documentos, mientras que los temas a menudo tienen elementos o rasgos semánticos comunes. La primera circunstancia conduce a clasificaciones unívocas, el segundo a las clasificaciones del tipo difuso. La idea perseguida en este trabajo experimental es hacer una clasificación disjunta de documentos, utilizando la terminología extraída del corpus, para producir, en una segunda etapa, una categorización difusa. Por ello se propone de pasar de una clasificaciòn no supervisado a una multi-clase supervisada. El corpus elegido para la aplicación del método consta de 3.285 documentos constituidos por los informes de las dos principales guías de restaurantes de Italia: la Guida dei Ristoranti del Gambero Rosso y la Guida delle Osteried’Italia di Slow Food. Los informes consisten en breves descripciones de los restaurantes en los que se enumeran las propuestas de platos y vinos, las particularidades del lugar y de la hospitalidad, así como el tipo de servicio ofrecido. La elección del corpus de análisis se basa en el creciente interés hacia la Gastronomía, convertida en los últimos años en un fenómeno social creciente. En ámbito turistico la gastronomía ha perdido el simple valor complementario, dentro de un viaje, desempeñando un papel determinante en la elección de los destinos turísticos. El turismo, el arte y la cultura se entrelazan cada vez más con la gastronomía, y en los últimos años, el turismo gastronómico ha aumentado en importancia superando las características de elite y convirtirtiéndose en un atractivo del viaje turístico, llegando a ser en muchos casos un recurso fundamental para el desarrollo socio-económico de un territorio. La Gastronomía como pasión elemento de interès, se observa en una variedad de fuentes: desde las investigaciones publicadas sobre el fenómeno de los "Foodies", a los canales temáticos y los programas de televisión específicos cada vez más populares, en revistas como la americana Gastronómica, o desde columnas regulares en los periódicos a las famosas guías de restaurantes (Michelin, Espresso, Gambero Rosso, Slow Food) y desde libros de cocina regional a libros de recetas a menudo bestsellers durante meses en la cima de las listas de ventas. Por lo tanto, tiene un gran interés el estudio del fenómeno social que representa la Gastronomía, tanto desde un punto de vista histórico, sociológico o antropológico, como también desde el punto de vista lingüístico, y léxico-textual por su características de léxico técnico especializado. Las propuestas formuladas en la tesis son el resultado de la investigación llevada a cabo por mí en los últimos siete años en el Departamento MEMOTEF (Metodi e Modelli per l’Economia, il Territorio e la Finanza) de la Facultad de Economía de la Universidad "La Sapienza" de Roma y en la Scuola Superiore di Studi Universitari Sant'Anna de Pisa en Estadísticas Sociales. Durante este tiempo, algunas de las cuestiones planteadas en la tesis han sido objeto de publicaciones cientificas presentadas en varias conferencias y congresos internacionales sobre los temas de análisis del contenido. El mètodo expuesto en esta tesis consta de tres etapas: - Lexical Analysis; - Cluster Analysis; - Fuzzy Text Categorization. Las tres etapas del procedimiento se aplican al corpus analizado, mediante el uso de los programas: TaLTaC2 y SPAD 5.0.