Linguaggio inclusivo in interpretazione consecutiva dall'Inglese in Italiano: Analisi delle tendenze traduttive di interpreti professionistə in un contesto reale

Language plays a crucial role in shaping its speakers' perception of reality and, on a societal level, in promoting cultural norms, values, and collective identities. Consequently, language may also perpetuate stereotypes and prejudices that negatively impact certain social groups. Many researchers argue that a shift towards gender-neutral language could help eradicate these social biases and stereotypes, contributing to gender equality. While much of the research in interpreting has focused on how interpreters' gender identities affect their communicative styles and the mediated interactions, less attention has been given to how interpreters handle gender-neutral expressions when translating into masculine-feminine gender languages. To address this gap, this paper examines how five interpreters approach these linguistic challenges during English-to Italian consecutive interpretation, assessing the inclusivity of their strategies and their impact on the target text. The results show that interpreters predominantly chose masculine forms when referring to mixed-gender groups or individuals whose gender was not specified. As for inclusive strategies—used sparingly—interpreters primarily opted for non-gendered solutions and non-exclusive grammatical structures, followed in order of frequency by gender splitting and the use of feminine forms for mixed-gender groups. Furthermore, the analysis of the disfluencies near inclusive solutions revealed that interpreters often struggle when attempting to implement any form of inclusive language. Given the limited academic literature on this topic, along with the data collected, it remains crucial to raise greater awareness of the links between language and the perception of reality as it contributes to fight the social marginalisation that linguistic sexism inflicts on women

Towards Sustainable Perovskite Solar Cells: Life Cycle Assessment of Recycling Strategies with Cost and Energy Considerations

The rapid global adoption of photovoltaic (PV) technology highlights the critical need for sustainable end-of-life (EOL) management of solar panels. With installed PV capacity projected to reach 4,500 GW by 2050, the associated waste volume is expected to exceed 78 million tonnes, presenting an environmental challenge of unprecedented scale. Perovskite solar cells (PSCs), as an emerging technology, combine high power conversion efficiency (PCE) of up to 26% with cost-effective manufacturing processes, making them a key player in the next generation of PV technologies. However, concerns surrounding the environmental and safety aspects of PSCs—especially the presence of lead and hazardous solvents—necessitate urgent research into sustainable recycling solutions. (Vidal et al., 2021a). Selective dissolution has emerged as a promising method for reusing critical components such as glass substrates and electrodes, while a newly proposed mechanochemical approach shows potential for recycling encapsulated PSC devices with minimal performance loss. Despite these advancements, scalable recycling solutions for large-scale perovskite modules remain limited, highlighting a gap in the pathway to full circularity in the PV sector. (Vidal et al., 2021a). Life cycle assessment (LCA) provides a powerful tool for evaluating the environmental implications of PSC production, use, and recycling, offering insights into the feasibility of large-scale implementation. Experimental investigations into recycling routes, systems modeling, and life cycle analyses reveal critical challenges and opportunities for optimizing recycling strategies. A periodic module replacement strategy is proposed to enhance the sustainability of PSC systems while addressing performance degradation over time

Analisi comparativa dei risparmi energetici: confronto tra calcolo dinamico orario, calcolo semi-stazionario e risultati reali di post-efficientamento in un edificio a torre.

L’obiettivo di tesi è valutare l'affidabilità dei modelli energetici stazionari e dinamici orari nel rappresentare il comportamento energetico reale degli edifici. In particolare, si intende verificare se il metodo dinamico orario fornisca stime più precise dei consumi rispetto al metodo stazionario e se possa, quindi, essere preferito al calcolo statico per prevedere i consumi derivanti da interventi di efficientamento energetico. Il confronto si basa sui consumi di gas per riscaldamento e produzione di acqua calda sanitaria, prima e dopo l'intervento di efficientamento, ricavati dalle bollette di un condominio a torre di otto piani nella provincia di Trento. I consumi reali vengono confrontati con quelli stimati dai modelli calibrati, analizzando le discrepanze tra i consumi calcolati e quelli effettivi. Inoltre, si analizza l’effetto dell’inserimento di una serra solare a tutta altezza sui prospetti sud del condominio oggetto dello studio, utilizzando il modello dinamico orario per valutare l’impatto sui fabbisogni energetici per riscaldamento e raffrescamento

Characterization and classification of deep endometriosis lesions in magnetic resonance imaging

Machine learning is being explored to improve the diagnosis of deep endometriosis. This study evaluates its potential to distinguish active from fibrotic lesions using radiomic and clinical data from 3D MRI scans. The dataset includes 3D MRI scans from 61 patients, where lesions were segmented, and radiomic features extracted from both 3D volumes and corresponding 2D slices. Clinical data were linked to each lesion based on the patient. Six datasets were constructed: radiomic-only (3D/2D), clinical-only (3D/2D), and combined features (3D/2D). Dimensionality reduction techniques (LDA, PCA, UMAP, PaCMAP) did not reveal a clear separation between lesion types, suggesting that the selected features lacked distinctive information. Classification was performed using the Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT), optimizing pipelines for each dataset. The best performance was achieved with the 3D Radiomic Clinical dataset (balanced accuracy: 0.65 ± 0.19, AUC: 0.60 ± 0.20, 10-fold cross-validation). However, significant misclassification of fibrotic lesions was observed, likely due to dataset imbalance. The study's main limitation was the small sample size, impacting robustness and lesion characterization. These findings highlight the challenge of distinguishing active from fibrotic lesions in deep endometriosis using radiomic and clinical features. Future research should explore additional radiomic features and alternative modeling approaches to enhance classification performance and diagnostic potential

Virtualizzazione della food supply chain: analisi multi-scenario delle performance logistiche per il supporto alle decisioni strategiche di filiera

Questo lavoro di tesi presenta un modello di simulazione della food supply chain e ne valuta la sua applicazione come strumento per il supporto alle scelte strategiche in ambito di analisi e progettazione della filiera. Il modello è stato sviluppato secondo il paradigma della object oriented programming (OOP) in MatLab. Il presente lavoro descrive l’ambito applicativo e le motivazioni che rendono la simulazione uno strumento utile in ottica strategica. Viene poi mostrato il processo adottato per la modellazione in MatLab del sistema supply chain. Il punto di partenza è stato l’individuazione delle entità che compongono una filiera alimentare: nodi che svolgono compiti diversi (farm, processing plant , warehouse e pod) e flussi fisici ed informativi(Ordini, prodotti , sku, packaging). Successivamente vengono descritte le classi create allo scopo di modellare le entità individuate, ogni classe viene individuata dai suoi metodi e dalle sue proprietà. Una volta definita la struttura delle classi viene illustrato il flusso operativo della simulazione e le logiche implementate al fine di simulare il rilascio, la lavorazione e il trasporto degli ordini all’interno del sistema. Il modello viene poi testato su nove scenari differenti al fine di: testare la bontà della simulazione e mostrare come la simulazione di scenari alternativi, possa essere un utile strumento al servizio delle scelte strategiche di filiera

Allestimento del banco prove e testing di una microturbina aeronautica

In questo progetto di tesi, l’attenzione è stata rivolta allo studio del motore aeronautico per aeromodellismo JetCat P20sx, con l’obiettivo di ampliare e ottimizzare la sensoristica già presente sulla turbina e sul banco di spinta a cui essa è collegata in previsione di progetti di intervento futuri che ne richiederanno una caratterizzazione completa. L’attività di ricerca ha mirato a implementare una rete di sensori aggiuntivi, al fine di ottenere una caratterizzazione più precisa e completa delle prestazioni del motore. Per il raggiungimento dell’obiettivo, è stato impiegato il software di Progettazione Assistita al Computer (CAD) SolidWorks, partendo dallo sviluppo di un modello 3D della turbina, derivante da un precedente progetto realizzato durante un’esperienza di tirocinio. Successivamente, sono stati progettati e integrati componenti personalizzati, ottimizzati per l’alloggiamento e il fissaggio di una nuova sensoristica. La selezione dei sensori è stata condotta attraverso una valutazione delle specifiche tecniche richieste, nonché dell’integrazione con i dispositivi già presenti nel sistema. Tale approccio ha richiesto una riorganizzazione della disposizione degli elementi sul banco di prova, al fine di garantire la compatibilità spaziale e funzionale dell’intero allestimento. Il risultato di questo lavoro consentirà di dotare la turbina di una sensoristica avanzata, in grado di monitorare parametri aggiuntivi e di fornire dati più accurati per l’analisi delle prestazioni. Ciò contribuirà a migliorare la comprensione del comportamento del motore in diverse condizioni operative, aprendo la strada a ulteriori ottimizzazioni e sviluppi futuri

From Data to Insights: Predictive and Descriptive Analysis of Gas and Metal Consumption in Metallurgy

This study aims to highlight the growing importance of data as a tool for both diagnosis and forecasting. In an era where data-driven decision-making plays a crucial role across industries, the ability to collect, process, and analyze vast amounts of information has become a key factor in staying competitive. The study explores key topics and methodologies related to data valuation. It begins with a review of the state-of-the-art, introducing fundamental concepts of business intelligence, data warehousing and machine learning, and then applies these principles to a real-world case study involving a metallurgical company. The work follows a well defined workflow: first, data is collected and stored in a dimensional model to support subsequent analyses. Then, machine learning models, such as Random Forest and ARIMA, are trained to perform time series forecasting, enabling the prediction of key features in resource consumption. Finally, the insights gained from the previous steps are visualized into an interactive Power BI dashboard. The ultimate goal is to create a tool that enhances data utilization, making insights accessible even to non-experts and supporting the company in data-driven business decision-making

Analisi termografica di un accumulatore in fase di carica e scarica

Questa tesi tratta dell'analisi termografica di un accumulatore agli ioni di litio durante un profilo di scarica, con la rilevazione dei dati essenziali per garantire il corretto funzionamento del pacco batteria e delle foto termografiche in modo tale da poter osservare il gradiente di temperatura durante il funzionamento

Analisi di modelli Simulink per la simulazione orientata al controllo di motopropulsori

Questa tesi si propone di dimostrare come Simulink possa rappresentare uno strumento essenziale per l'analisi e la simulazione di modelli di veicoli ibridi, contribuendo così a migliorare il processo di progettazione e riducendo il margine di errore in fase di sviluppo

Simulation and emulation of the 5G Non-Terrestrial Network Radio Access Network with Open Air Interface

The integration of Non-Terrestrial Networks (NTN) into the 5G ecosystem represents a transformative advancement in telecommunications, offering extended coverage, enhanced accessibility, and support for critical applications in areas where traditional infrastructure is limited or impractical. In this context, network virtualization emerges as a key enabler for integrating 5G technology into NTN, decoupling network functions from hardware and implementing them as software instances. This thesis focuses on the development and emulation of an NTN Radio Access Network (RAN) using Open Air Interface (OAI), an open-source, software-based RAN and Core Network (CN) implementation. Through the description of a testbed developed during an internship at the European Space Research and Technology Centre (ESTEC) of the European Space Agency (ESA), the thesis illustrates the design, implementation, and testing of a Standalone (SA) 5G network capable of providing both terrestrial and non-terrestrial coverage. By presenting the development of this testbed, the thesis demonstrates how open-source and virtualized technologies, combined with the necessary hardware components, contribute to advancing 5G integration within NTN, paving the way for more flexible, scalable, and accessible telecommunications systems