The footprint of organic farms. Some ecological indicators to evaluate it Department of Food crops – State University of Milan

Agro-ecological indicators are a tool which provides an agile evaluation of the ecological footprint of a farm. This paper analyses the preliminary results of a survey in which 7 agro-ecological indicators were calculated for 81 organic farms in the region of Lombardy in the northern part of Italy. The indicators chosen (all indicators of State) are: hedges and rows, energy input, energy output, energy output/input ratio, N balance, P2O5 balance, works unit per hectare. The preliminary results suggest that these indicators allow to discriminate between different farms on the basis of the productive orientation (cropping classes). In perspective, the use of indicators may enable farmers to improve the management of their farm, evaluating the ecological footprint in order to reduce it gradually

La disuguaglianza in Italia: un’analisi multidimensionale per circoscrizioni

Quando si parla di disuguaglianza di benessere è estremamente facile commettere un’importante leggerezza: tenere conto solo delle variabili monetarie, quali il reddito o la ricchezza. Tali variabili sono senz’altro estremamente importanti, tuttavia non catturano appieno tutti gli aspetti del benessere, che risulta composto da dimensioni eterogenee. Nell’analisi della disuguaglianza del benessere si dovrà quindi tener conto di tale multidimensionalità (De Muro, 2016). Tale analisi, già di per sé interessante, risulta ancora più informativa se effettuata per circoscrizioni, in modo da osservare le differenze di benessere all’interno delle aree geografiche italiane. Per effettuare tale analisi sono stati impiegati microdati ottenuti dall’IT SILC, la versione italiana del database EU SILC, che rappresenta il risultato di un’indagine sulla qualità della vita portata avanti dal 2004 in numerosi paesi dell’Unione Europea, utilizzati in molte azioni di policy tra cui la lotta alla povertà (Eurostat). Sono stati scelti due anni di riferimento, il 2005 ed il 2014, in maniera da fornire un punto di vista prima e dopo la crisi del 2008. Al momento dell’inizio dell’analisi non era possibile avere dati sugli anni successivi al 2014. Il campione selezionato riguarda 18430 famiglie italiane nel 2005 e 16702 nel 2014. Nel 2005 le famiglie erano così distribuite: 8988 nel Nord, 4356 nel Centro e 5086 nel Sud e Isole; nel 2014 la distribuzione era 8215 famiglie al Nord, 3935 nel Centro e 4552 nel Sud. Gli indicatori utilizzati, 19, sono stati suddivisi in cinque dimensioni: Indicatori Monetari, Istruzione, Lavoro, Salute, Benessere Domestico, Mobilità e Benessere Soggettivo. Un’analisi preliminare svolta sulle singole dimensioni a confronto mostra una forte eterogeneità, in cui dimensioni come la mobilità presentano una forte dispersione, mentre altre, tra cui la componente monetaria, presentano un minor livello di disuguaglianza

Bread and Donkey for Breakfast how IT law false friends can confound lawmakers: an Italian tale about digital signatures

Ugo Bechini considers a recent law in Italy that requires the transfer of a share in an Italian limited liability company to be effected by a digital signature, and a case where the judge has determined that the digital signature must be notarized to be effective

A MapReduce solution for associative classification of big data

Associative classifiers have proven to be very effective in classification problems. Unfortunately, the algorithms used for learning these classifiers are not able to adequately manage big data because of time complexity and memory constraints. To overcome such drawbacks, we propose a distributed association rule-based classification scheme shaped according to the MapReduce programming model. The scheme mines classification association rules (CARs) using a properly enhanced, distributed version of the well-known FP-Growth algorithm. Once CARs have been mined, the proposed scheme performs a distributed rule pruning. The set of survived CARs is used to classify unlabeled patterns. The memory usage and time complexity for each phase of the learning process are discussed, and the scheme is evaluated on seven real-world big datasets on the Hadoop framework, characterizing its scalability and achievable speedup on small computer clusters. The proposed solution for associative classifiers turns to be suitable to practically address big datasets even with modest hardware support. Comparisons with two state-of-the-art distributed learning algorithms are also discussed in terms of accuracy, model complexity, and computation time

L'accumulo dell'energia nei sistemi di produzione e utilizzazione fortemente variabili.

Il recente sviluppo della produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili non programmabili, in particolare solare e eolica, ha accresciuto la necessità di compensare le relative fluttuazioni di energia immessa in rete, per garantire la stabilità del sistema elettrico. Parallelamente si è assistito ad un aumento della variabilità della domanda di energia da parte delle utenze passive, causata dalle evoluzioni socio-tecnologiche in corso. In questa tesi sono stati analizzati i servizi in potenza e in energia che gli accumuli elettrochimici possono fornire ai gestori di rete e alle utenze. L’analisi è stata condotta servendosi di tre casi studio: un’abitazione, un sistema di trazione a funicolare e una centrale fotovoltaica. Si sono affrontate le problematiche di base legate al dimensionamento e alla gestione di un accumulo elettrico e i benefici ottenuti su un sistema già in funzione. La centrale fotovoltaica è stata oggetto della sperimentazione di un sistema di compensazione connesso in media tensione. Si sono studiati dei metodi preliminari per realizzare una programmabilità dell’impianto di produzione utilizzando un modello a reti neurali. Sono state affrontate, inoltre, le problematiche di interconnessione tra il compensatore, la centrale fotovoltaica e la rete di distribuzione

Radar-Based Analysis of Convective Storms overNorthwestern Italy

Thunderstorms may cause large damages to infrastructures and population, therefore the possible identification of the areas with the highest occurrence of these events is especially relevant. Nevertheless, few extensive studies of these phenomena with high spatial and temporal resolution have been carried out in the Alps and none of them includes North-western Italy. To analyze thunderstorm events, the data of the meteorological radar network of the regional meteorological service of Piedmont region (ARPA Piemonte) have been used in this work. The database analyzed includes all thunderstorms occurred during the warm months (April to September) of a 6-year period (2005–2010). The tracks of each storm have been evaluated using a storm tracking algorithm. Several characteristics of the storms have been analyzed, such as the duration, the spatial and the temporaldistribution, the direction and the distance travelled. Obtained results revealed several important characteristics that may be useful for nowcasting purposes providing a first attempt of radar-based climatology in the considered region