Academic literature on the topic 'Sistemi di classificazione del personale'

Il contributo indaga alcuni nodi problematici che oggi si frappongono alla emersione e alla costruzione di un mercato del lavoro di cura dignitoso, con specifico riferimento al ruolo dei sistemi di relazioni industriali e della contrattazione collettiva. L'analisi ha riguardato 54 Con-tratti Collettivi Nazionali concentrandosi su norme e istituti centrali per lo studio della contrat-tazione collettiva nella sua funzione istituzionale (e preliminare) di costruzione, appunto, dei mercati di riferimento (sistemi di classificazione e inquadramento del personale, retribuzione, formazione e sviluppo professionale).

Le recenti riforme del mercato del lavoro hanno individuato l'apprendistato come canale prioritario per l'ingresso dei giovani nel mercato del lavoro. Tuttavia, le analisi sulla sua diffusione dimostrano come ne venga spesso fatto un uso improprio, al fine di ridurre i costi del personale e aumentarne la flessibilitŕ in entrata. In questo articolo si propone una riflessione che, legando l'apprendistato all'evoluzione dei sistemi produttivi, analizza come diverse modalitŕ di organizzazione del lavoro abbiano favorito (oppure ostacolato) questo contratto nel realizzare la sua missione di supporto allo sviluppo professionale dei giovani. Per fare questo si introduce una classificazione delle attivitŕ lavorative basata sulle modalitŕ di generazione della conoscenza e sul contenuto del lavoro. La tesi proposta č che l'apprendistato possa rappresentare lo strumento contrattuale che meglio di altri permette di supportare lo sviluppo di moderne professionalitŕ artigiane.

I dermatoglifi, essendo completamente diversi da un essere umano all’altro, segnalano la diversità umana. Per questo motivo, e per le loro caratteristiche di unicità, classificazione e inalterabilità, le creste papillari sulla punta delle dita rappresentano elementi di una sicura differenziazione tra una persona e l’altra. Di conseguenza, le impronte digitali sono molto utili nell’identificazione di un essere umano.Salvatore Ottolenghi fu il primo ad utilizzare il sistema di impronte digitali per identificare gli individui e introdusse questo sistema nel suo “Cartellino di riconoscimento” nel 1902. Essendo sicuro della validità scientifica di questo metodo, lo considerava libero da potenziale interpretazione personale. Secondo lui “le impronte digitali, per loro natura, formano disegni speciali dalla nascita; questi non cambieranno per tutta la vita e saranno assolutamente diversi da un essere umano a un altro”. Questo metodo di identificazione delle impronte digitali fu immediatamente perfezionato da Giovanni Gasti, scelto da Salvatore Ottolenghi come suo assistente personale presso la Scuola di Polizia Scientifica. Per questo motivo, il metodo è stato chiamato “Sistema Gasti (Sistema Gasti)”. Fu usato per tutto il Novecento.

IntroduzioneA partire dagli anni '20-30, epoca dell'introduzione della proporzionale in molti paesi e dell'avvio del processo di strutturazione della politica di massa (Rokkan 1970), e fino all'inizio di questo decennio, i sistemi elettorali dei regimi democratici hanno mostrato una straordinaria continuità.

RiassuntoScopo: Presentare un breve profilo storico relativo ai numerosi tentativi di classificazione dei disturbi schizofrenici succedutisi dal secolo scorso ad oggi e descrivere le principali caratteristiche della classificazione ICD-10 della schizofrenia e dei disturbi ad essa correlati, le principali novità introdotte in essa rispetto all'ICD-9 ed infine le principali similarità e differenze ravvisabili tra la classificazione della WHO ed il DSM-III-R.Risultati- Il concetto di schizofrenia si é venuto definendo attraverso i contributi di autori di rilievo storico, quali Kraepelin, Bleuler e Schneider. Nella definizione dei criteri diagnostici per la schizofrenia, I'ICD-10 ha ripreso i principali criteri schneideriani relativamente ai sintomi patognomonici per questo disturbo, mentre ha ridimensionato, rispetto al DSM-III-R, Pimportanza del criterio longitudinale kraepeliniano relativo al decorso adottando una durata minima di un mese per la diagnosi e prospettando la possibilità di una prognosi non necessariamente sfavorevole.Conclusioni- Nel complesso, nell'ICD-10 si tende ad un ampliamento del concetto di schizofrenia, rispetto ad altri sistemi diagnostici più restrittivi, mentre l'enfasi posta sui sin- tomi schneideriani controbilancia questa tendenza e restringe i criteri di inclusione.

Lo sviluppo e il mantenimento del benessere degli operatori č una chiave strategica di ogni struttura sanitaria orientata alla promozione della salute negli ospedali. Ciň malgrado sono in costante aumento segnali di sofferenza, situazioni conflittuali e manifestazioni di disagio da parte degli operatori sanitari dei reparti ospedalieri. Negli ultimi anni l'UO 1 di Psicologia dell'APSS di Trento ha introdotto i gruppi di psicodinamica, adattando il dispositivo della psicoterapia dinamica di gruppo ai bisogni delle équipe e affidandone la conduzione a personale esperto. Si tratta di esperienze a termine della durata di 12-18 mesi con incontri ad intervalli regolari (due volte al mese). Il personale focalizza le tematiche legate alle difficoltŕ della relazione con i colleghi e coi pazienti, e ha la possibilitŕ di elaborare le esperienze traumatiche. Tra i principali benefici riferiti dagli operatori vengono citati il miglioramento del clima emotivo e l'individuazione di sistemi difensivi piů evoluti per far fronte alla compassion fatigue.

La problematica della valutazione degli insegnanti italiani risulta oggi al centro di un emergente dibattito sia all'interno delle scuole, sia in ambito di politica scolastica. L'evoluzione del ruolo e dei compiti dell'insegnante nel contesto dei processi di autonomia delle scuole e i richiami, provenienti dall'Europa comunitaria, alla ricerca di una migliore qualitŕ dei sistemi scolastici nazionali rendono sempre piů urgente la necessitŕ di fornire alle scuole e ai decisori politici, strumenti per valutare la professionalitŕ del personale scolastico. L'Italia, in effetti, rappresenta in tal senso il fanalino di coda dei paesi europei, non disponendo di alcun sistema di valutazione degli insegnanti. In questo contesto, il contributo qui presentato, frutto di un lavoro di ricerca teorica comparativa, svolta su documenti di ricerca relativi alla valutazione degli insegnanti in ambito internazionale, intende mettere in luce vantaggi e limiti di diversi sistemi e strumenti di valutazione dei docenti, abbozzando una proposta per la messa in atto di un sistema valutativo nazionale. I risultati ottenuti sono discussi in relazione allo specifico punto di vista pedagogico assunto dalle ricercatrici.

I sistemi di misurazione delle performance (SMP) nascono e si diffondono con l'obiettivo di orientare in maniera dinamica i comportamenti dei responsabili aziendali verso l'attuazione delle strategie. L'esigenza di utilizzo di questi strumenti si rafforza peraltro con la presa d'atto che gli strumenti di controllo tradizionale, a base esclusivamente contabile, impediscono una lettura efficace dei risultati e delle relative cause gestionali ed offuscano la ricerca delle conseguenti azioni volte al miglioramento. Questo articolo si propone di analizzare la piů recente letteratura in campo internazionale sul tema dei SMP, allo scopo di delineare i temi su cui si concentra l'attenzione dei ricercatori, le principali metodologie adottate ed i piů significativi risultati ottenuti. La classificazione dei contributi di ricerca selezionati č stata realizzata in relazione alle principali fasi del ciclo di vita di questi strumenti, cioč progettazione, implementazione ed utilizzo dei SMP. Nella parte finale sono proposti alcuni spunti per lo sviluppo futuro della ricerca.

La documentazione delle lingue sabelliche, occupanti l’area più estesa dell’Italia peninsulare, consiste di circa 1000 testi epigrafici, compresi tra il VII e il I secolo a.C., di estensione variabile da una sola lettera a circa 3000 parole,oltre a meno di 50 glosse di fonti greche e latine, che hanno trasmesso informazioni storico-culturali sulle comunità di parlanti. L’intera storia di questo gruppo di lingue è caratterizzata dalla dialettica tra unità e dalla varietà riguardo sia ai rapporti con le lingue indoeuropee d’Italia sia alle più spiccate convergenze con il latino sia ai contatti con lingue prossime (greco ed etrusco). Di conseguenza restano aperti numerosi problemi relativi alla loro definizione e classificazione e al loro impatto nella storia del latino. La dinamica tra unità e varietà caratterizza anche i rispettivi sistemi alfabetici non solo nello spazio, ma anche nel loro sviluppo diacronico.

In situazioni di emergenza, con il paziente sintomatico, il trattamento della tachicardia mediata da PM è molto semplice. I dispositivi moderni hanno sistemi avanzati di protezione dagli stimoli elettromagnetici ambientali, come telefoni cellulari, strumenti dentali ed elettrostimolatori muscolari, tuttavia un magnete sistemato sulla cute in corrispondenza del generatore, può indurre temporaneamente una stimolazione asincrona fino al momento in cui non sarà risolta la situazione clinica, oppure fino a quando non sarà possibile riprogrammare il dispositivo, in caso di malfunzionamento dello stesso. In generale, l’applicazione del magnete produce una stimolazione asincrona in tutti i pacemaker, se questo non dovesse accadere e specificatamente non si verificasse nessuna modificazione del tracciato ECG, il PM potrebbe essere stato programmato per ignorare il magnete (molto raro), potrebbe avere la batteria scarica o il campo magnetico potrebbe non raggiunge il dispositivo con sufficiente intensità. Tutti i pm rispondono all’applicazione del magnete passando alla modalità asincrona con il ritardo atrio-ventricolare programmato dal costruttore e con una frequenza che dipende anch’essa dalle impostazioni del fabbricante oltre che dallo stato della batteria.

L’obiettivo principale dell’elaborato è quello di analizzare come la contrattazione collettiva di primo e di secondo livello sia in grado di affrontare e risolvere il tema del disallineamento nella valutazione giuridico ed economica tra prestazione lavorativa effettivamente richiesta e retribuzione corrisposta, dovuto essenzialmente al mutamento dei contesti organizzativi. Il punto di osservazione iniziale da cui prende avvio la ricerca riguarda gli elementi principali di scambio tra lavoratore (prestazione lavorativa) e datore (prestazione retributiva). Mettendo insieme la letteratura scientifica ed alcuni elementi della realtà, si è evidenziata una crisi del sistema classico di corrispettività all’interno del rapporto di lavoro strettamente connessa alle trasformazioni tecnologiche in atto. Nel dettaglio, le trasformazioni tecnologiche hanno imposto e impongono tutt’oggi un rinnovamento dei processi produttivi. Questo fenomeno, a sua volta, è causa di variazioni nelle esigenze del datore il quale, contrariamente a quanto avviene in un tipico modello fordista, tende a richiedere al lavoratore non più una mera esecuzione di compiti predefiniti ma anche l’interpretazione di un ruolo. In altre parole, all’interno dei contesti produttivi attuali, per alcune tipologie di lavori e di lavoratori non sembrerebbe essere più sufficiente il “saper fare” delle attività ma risulterebbe determinante anche il “come fare” le attività richieste. Quanto delineato, a sua volta, ha messo in crisi l’attuale sistema attraverso cui vengono definiti a livello giuridico ed economico gli elementi principali dello scambio tra lavoratore e datore. Il riferimento è ai sistemi di classificazione e retribuzione dei lavoratori – fissati anzitutto dalla contrattazione collettiva nazionale di categoria – i quali storicamente si sono concentrati nel valutare unicamente il “saper fare” determinate attività e non anche il “come fare”. La ricerca, pertanto, mira ad approfondire come le imprese e i lavoratori – con specifico riferimento al settore merceologico dei metalmeccanici – a livello collettivo e per il tramite dei loro rappresentanti, ripensando i termini dello scambio e quindi i meccanismi di collegamento tra prestazione richiesta e retribuzione, possono oggi contribuire a rendere attuali i sistemi di classificazione e retribuzione del personale rendendoli così realmente utili alle esigenze organizzative aziendali nella prospettiva di una piena valorizzazione, prevalentemente di carattere giuridico ed economica, della professionalità del lavoratore.

In medicina, innumerevoli tecniche di acquisizione di immagini impiegate come strumento per eseguire diagnosi, dalla microscopia alla risonanza magnetica (MRI). Questa comune pratica ha prodotto una grande opportunità per gli algoritmi di visione artificiale di trovare modi per eseguire analisi automatizzate di immagini mediche. In particolar modo, dopo il rivoluzionario successo di AlexNet nel 2012, il deep learning è diventato un elemento vitale nella ricerca sulle immagini mediche. Più precisamente, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state adottate con successo per affrontare una grande varietà di problemi come la classificazione e la generazione di immagini, o l’identificazione e la segmentazione di oggetti all’interno di esse. Questa tesi è una raccolta di applicazioni di deep learning su immagini dermoscopiche. La dermoscopia è una forma di microscopia in vivo della superficie cutanea, eseguita utilizzando lenti di ingrandimento di alta qualità e una potente fonte di luce, che mitiga il riflesso superficiale della pelle con lo scopo di migliorare la visibilità della pigmentazione della lesione. Tuttavia, per utilizzare a pieno questo approccio di imaging non invasivo, è necessaria un'analisi approfondita dell'immagine da parte di dermatologi esperti, e la comunità scientifica ha quindi impiegato grandi risorse per la creazione di strumenti automatici che possano assistere l'analisi di immagini dermoscopiche. Affrontiamo per prima la segmentazione delle lesioni cutanee, mediante una nuova tecnica di data augmentation e una strategia di insieme diversificata. L'obiettivo finale dell'analisi delle immagini dermoscopiche è la classificazione delle lesioni, per la quale sviluppiamo un approccio che ha ottenuto il terzo miglior risultato nella sfida globale ISIC 2019. Inoltre, affrontiamo uno dei principali svantaggi degli algoritmi di deep learning, la loro bassa interpretabilità, utilizzando un recupero di immagini basato sul contenuto per assistere il processo di diagnosi sia di dermatologi esperti che di principianti. Infine, cerchiamo di determinare quali caratteristiche siano prese in considerazione dagli algoritmi di classificazione automatica.
Countless different imaging acquisition techniques are employed by medical practitioners as a tool to perform diagnosis, ranging from microscopy to Magnetic Resonance Imaging (MRI). This common practice produced a great opportunity for computer vision algorithms to find ways to perform automated analysis on medical images. In particular, after the groundbreaking success of AlexNet in 2012, deep learning has become a vital element in medical imaging research. Above all, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been successfully adopted to perform a great variety of tasks such as image segmentation, classification, detection, and generation. This thesis is a collection of deep learning applications for dermoscopic images analysis. Dermoscopy is a form of in-vivo skin surface microscopy performed using high quality magnifying lenses and a powerful light source to mitigate the surface reflection of the skin, to enhance the visibility of the pigmentation of the lesion. However, to fully make use of this non-invasive imaging approach, a thorough image analysis must be performed by expert clinicians, and therefore many efforts have been given in recent years towards the creation of tools to assist physicians in the analysis of dermoscopic images. We start by approaching lesion segmentation, by means of a novel data augmentation technique and a diverse ensemble strategy. The final goal of dermoscopic images analysis is skin lesion classification, for which we develop an approach that achieved the third best result in the 2019 ISIC global challenge. Moreover, we address one of the main drawbacks of deep learning algorithms, their low interpretability, by using content-based image retrieval to assist the diagnosis process of both expert and novice practitioners and, finally, by trying to determine which characteristics are taken into account by autonomous classification algorithms.

La ricerca analizza, da un punto di vista giuridico e di relazioni industriali, il contratto di lavoro subordinato con particolare riferimento alla tutela della professionalità del lavoratore e alla formazione.In particolare, sono state analizzate tutte quelle disposizioni costituzionali e di legge in materia di formazione e tutela della professionalità (art. 35 Cost., art. 2103 c.c., artt. 5-6 l. n. 53/2000, d.lgs. n. 13/2013, ecc.). Particolare attenzione è anche dedicata alla contrattazione collettiva e ai sistemi di classificazione e inquadramento del personale. A tal fine sono state analizzate, infatti, le soluzioni adottate nelle suddette materie dalla più recente contrattazione collettiva (2017-2018).

In the last 50 years, flooding has figured as the most frequent and widespread natural disaster globally. Extreme precipitation events stemming from climate change could alter the hydro-geological regime resulting in increased flood risk. Near real-time precipitation monitoring at local scale is essential for flood risk mitigation in urban and suburban areas, due to their high vulnerability. Presently, most of the rainfall data is obtained from ground‐based measurements or remote sensing that provide limited information in terms of temporal or spatial resolution. Other problems may be due to the high costs. Furthermore, rain gauges are unevenly spread and usually placed away from urban centers. In this context, a big potential is represented by the use of innovative techniques to develop low-cost monitoring systems. Despite the diversity of purposes, methods and epistemological fields, the literature on the visual effects of the rain supports the idea of camera-based rain sensors but tends to be device-specific. The present thesis aims to investigate the use of easily available photographing devices as rain detectors-gauges to develop a dense network of low-cost rainfall sensors to support the traditional methods with an expeditious solution embeddable into smart devices. As opposed to existing works, the study focuses on maximizing the number of image sources (like smartphones, general-purpose surveillance cameras, dashboard cameras, webcams, digital cameras, etc.). This encompasses cases where it is not possible to adjust the camera parameters or obtain shots in timelines or videos. Using a Deep Learning approach, the rainfall characterization can be achieved through the analysis of the perceptual aspects that determine whether and how a photograph represents a rainy condition. The first scenario of interest for the supervised learning was a binary classification; the binary output (presence or absence of rain) allows the detection of the presence of precipitation: the cameras act as rain detectors. Similarly, the second scenario of interest was a multi-class classification; the multi-class output described a range of quasi-instantaneous rainfall intensity: the cameras act as rain estimators. Using Transfer Learning with Convolutional Neural Networks, the developed models were compiled, trained, validated, and tested. The preparation of the classifiers included the preparation of a suitable dataset encompassing unconstrained verisimilar settings: open data, several data owned by National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (dashboard cameras in Japan coupled with high precision multi-parameter radar data), and experimental activities conducted in the NIED Large Scale Rainfall Simulator. The outcomes were applied to a real-world scenario, with the experimentation through a pre-existent surveillance camera using 5G connectivity provided by Telecom Italia S.p.A. in the city of Matera (Italy). Analysis unfolded on several levels providing an overview of generic issues relating to the urban flood risk paradigm and specific territorial questions inherent with the case study. These include the context aspects, the important role of rainfall from driving the millennial urban evolution to determining present criticality, and components of a Web prototype for flood risk communication at local scale. The results and the model deployment raise the possibility that low‐cost technologies and local capacities can help to retrieve rainfall information for flood early warning systems based on the identification of a significant meteorological state. The binary model reached accuracy and F1 score values of 85.28% and 0.86 for the test, and 83.35% and 0.82 for the deployment. The multi-class model reached test average accuracy and macro-averaged F1 score values of 77.71% and 0.73 for the 6-way classifier, and 78.05% and 0.81 for the 5-class. The best performances were obtained in heavy rainfall and no-rain conditions, whereas the mispredictions are related to less severe precipitation. The proposed method has limited operational requirements, can be easily and quickly implemented in real use cases, exploiting pre-existent devices with a parsimonious use of economic and computational resources. The classification can be performed on single photographs taken in disparate conditions by commonly used acquisition devices, i.e. by static or moving cameras without adjusted parameters. This approach is especially useful in urban areas where measurement methods such as rain gauges encounter installation difficulties or operational limitations or in contexts where there is no availability of remote sensing data. The system does not suit scenes that are also misleading for human visual perception. The approximations inherent in the output are acknowledged. Additional data may be gathered to address gaps that are apparent and improve the accuracy of the precipitation intensity prediction. Future research might explore the integration with further experiments and crowdsourced data, to promote communication, participation, and dialogue among stakeholders and to increase public awareness, emergency response, and civic engagement through the smart community idea.
Negli ultimi 50 anni, le alluvioni si sono confermate come il disastro naturale più frequente e diffuso a livello globale. Tra gli impatti degli eventi meteorologici estremi, conseguenti ai cambiamenti climatici, rientrano le alterazioni del regime idrogeologico con conseguente incremento del rischio alluvionale. Il monitoraggio delle precipitazioni in tempo quasi reale su scala locale è essenziale per la mitigazione del rischio di alluvione in ambito urbano e periurbano, aree connotate da un'elevata vulnerabilità. Attualmente, la maggior parte dei dati sulle precipitazioni è ottenuta da misurazioni a terra o telerilevamento che forniscono informazioni limitate in termini di risoluzione temporale o spaziale. Ulteriori problemi possono derivare dagli elevati costi. Inoltre i pluviometri sono distribuiti in modo non uniforme e spesso posizionati piuttosto lontano dai centri urbani, comportando criticità e discontinuità nel monitoraggio. In questo contesto, un grande potenziale è rappresentato dall'utilizzo di tecniche innovative per sviluppare sistemi inediti di monitoraggio a basso costo. Nonostante la diversità di scopi, metodi e campi epistemologici, la letteratura sugli effetti visivi della pioggia supporta l'idea di sensori di pioggia basati su telecamera, ma tende ad essere specifica per dispositivo scelto. La presente tesi punta a indagare l'uso di dispositivi fotografici facilmente reperibili come rilevatori-misuratori di pioggia, per sviluppare una fitta rete di sensori a basso costo a supporto dei metodi tradizionali con una soluzione rapida incorporabile in dispositivi intelligenti. A differenza dei lavori esistenti, lo studio si concentra sulla massimizzazione del numero di fonti di immagini (smartphone, telecamere di sorveglianza generiche, telecamere da cruscotto, webcam, telecamere digitali, ecc.). Ciò comprende casi in cui non sia possibile regolare i parametri fotografici o ottenere scatti in timeline o video. Utilizzando un approccio di Deep Learning, la caratterizzazione delle precipitazioni può essere ottenuta attraverso l'analisi degli aspetti percettivi che determinano se e come una fotografia rappresenti una condizione di pioggia. Il primo scenario di interesse per l'apprendimento supervisionato è una classificazione binaria; l'output binario (presenza o assenza di pioggia) consente la rilevazione della presenza di precipitazione: gli apparecchi fotografici fungono da rivelatori di pioggia. Analogamente, il secondo scenario di interesse è una classificazione multi-classe; l'output multi-classe descrive un intervallo di intensità delle precipitazioni quasi istantanee: le fotocamere fungono da misuratori di pioggia. Utilizzando tecniche di Transfer Learning con reti neurali convoluzionali, i modelli sviluppati sono stati compilati, addestrati, convalidati e testati. La preparazione dei classificatori ha incluso la preparazione di un set di dati adeguato con impostazioni verosimili e non vincolate: dati aperti, diversi dati di proprietà del National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (telecamere dashboard in Giappone accoppiate con dati radar multiparametrici ad alta precisione) e attività sperimentali condotte nel simulatore di pioggia su larga scala del NIED. I risultati sono stati applicati a uno scenario reale, con la sperimentazione attraverso una telecamera di sorveglianza preesistente che utilizza la connettività 5G fornita da Telecom Italia S.p.A. nella città di Matera (Italia). L'analisi si è svolta su più livelli, fornendo una panoramica sulle questioni relative al paradigma del rischio di alluvione in ambito urbano e questioni territoriali specifiche inerenti al caso di studio. Queste ultime includono diversi aspetti del contesto, l'importante ruolo delle piogge dal guidare l'evoluzione millenaria della morfologia urbana alla determinazione delle criticità attuali, oltre ad alcune componenti di un prototipo Web per la comunicazione del rischio alluvionale su scala locale. I risultati ottenuti e l'implementazione del modello corroborano la possibilità che le tecnologie a basso costo e le capacità locali possano aiutare a caratterizzare la forzante pluviometrica a supporto dei sistemi di allerta precoce basati sull'identificazione di uno stato meteorologico significativo. Il modello binario ha raggiunto un'accuratezza e un F1-score di 85,28% e 0,86 per il set di test e di 83,35% e 0,82 per l'implementazione nel caso di studio. Il modello multi-classe ha raggiunto un'accuratezza media e F1-score medio (macro-average) di 77,71% e 0,73 per il classificatore a 6 vie e 78,05% e 0,81 per quello a 5 classi. Le prestazioni migliori sono state ottenute nelle classi relative a forti precipitazioni e assenza di pioggia, mentre le previsioni errate sono legate a precipitazioni meno estreme. Il metodo proposto richiede requisiti operativi limitati, può essere implementato facilmente e rapidamente in casi d'uso reali, sfruttando dispositivi preesistenti con un uso parsimonioso di risorse economiche e computazionali. La classificazione può essere eseguita su singole fotografie scattate in condizioni disparate da dispositivi di acquisizione di uso comune, ovvero da telecamere statiche o in movimento senza regolazione dei parametri. Questo approccio potrebbe essere particolarmente utile nelle aree urbane in cui i metodi di misurazione come i pluviometri incontrano difficoltà di installazione o limitazioni operative o in contesti in cui non sono disponibili dati di telerilevamento o radar. Il sistema non si adatta a scene che sono fuorvianti anche per la percezione visiva umana. I limiti attuali risiedono nelle approssimazioni intrinseche negli output. Per colmare le lacune evidenti e migliorare l'accuratezza della previsione dell'intensità di precipitazione, sarebbe possibile un'ulteriore raccolta di dati. Sviluppi futuri potrebbero riguardare l'integrazione con ulteriori esperimenti in campo e dati da crowdsourcing, per promuovere comunicazione, partecipazione e dialogo aumentando la resilienza attraverso consapevolezza pubblica e impegno civico in una concezione di comunità smart.

Il lavoro di questa tesi è stato condotto attraverso le tecniche di intelligenza computazionale per uno studio sulla predizione dei rischi per la salute nei posti di lavoro. Il dataset disponibile è stato popolato da parte delle Aziende Sanitarie Locali (ASL) nell’ambito di un programma per la realizzazione del Sistema Nazionale di Sorveglianza per le malattie professionali e gli infortuni mortali. Lo scopo principale di questo lavoro è la progettazione di un’applicazione software capace di evidenziare situazioni di maggior criticità per la manifestazione di Malattie Professionali che possa essere usata agevolmente da parte dei medici del lavoro come strumento di supporto nella loro attività di prevenzione e sorveglianza della salute dei lavoratori. Gli algoritmi proposti, utilizzano tecniche di clustering e l’ottimizzazione genetica per determinare in maniera automatica sia i pesi delle caratteristiche prese in considerazione nel calcolo della distanza interindividuale che il numero di cluster per la sintesi del classificatore finale. In particolare, si propone un nuovo approccio che consiste nel definire il classificatore generale come un insieme di classificatori specifici per ciascuna classe di patologia, ciascuno addestrato a riconoscere le condizioni di rischio che caratterizzano una singola patologia. I primi risultati sono incoraggianti e suggeriscono interessanti temi di ricerca per un ulteriore sviluppo del sistema.
The study of this research deals with the health risk prediction problem in workplaces through computational intelligence techniques. The available dataset has been collected from the Italian Local Health Authority (ASL) as part of the Surveillance National System. The main aim of this work is the design of a software application that can be used by occupational physicians in monitoring workers, performing a risk assessment of contracting some particular occupational diseases. The proposed algorithms, based on clustering techniques, includes a genetic optimization in order to automatically determine the weights of the adopted distance measure between patterns and the number of clusters for the final classifier’s synthesis. In particular, we propose a novel approach, consisting in defining the overall classifier as an ensemble of class-specific ones, each trained to recognize patterns of risk conditions characterizing a single pathology. First results are encouraging and suggest interesting research tasks for further system development.

L’Agenda Digitale Europea stabilisce il ruolo chiave delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (TIC) grazie a un mercato digitale unico basato su internet veloce e superveloce e su applicazioni interoperabili, al fine di ottenere vantaggi socioeconomici sostenibili COM(2010)245. Le TIC producono un'innovazione di prodotto e cambiamenti strutturali all'interno di tutto il sistema economico e possiamo affermare che dal punto di vista multisettoriale hanno un ruolo moltiplicativo sulla crescita economica, poiché l’aumento della domanda di TIC stimola a sua volta tutte le altre produzioni. Inoltre come riscontrato in letteratura economica, nelle istituzioni internazionali, nonché confermate dai dati periodici rilasciati dagli uffici statistici nazionali, una maggiore incidenza della popolazione attiva formalmente istruita in associazione con l'adozione delle TIC è altamente correlata ad una crescita robusta, sostenibile ed equa. In questo quadro è importante valutare il ruolo delle TIC nel sistema economico, in particolare verrà analizzato il ruolo delle TIC sia rispetto ad un particolare settore quello della sanità, che dal lato dei soggetti che dovrebbero essere parte attiva nella gestione delle TIC ovvero la situazione delle abilità digitali dei lavoratori dipendenti. Il primo articolo si focalizza sul ruolo delle TIC nella determinazione dell’output del settore sanitario, utilizzando il database WIOD (World Input Output Database), di 24 paesi nell’arco temporale 2000-2014, tenendo conto anche dei differenti sistemi sanitari nazionali. La produzione del settore “Sanità e Servizi Sociali” assume, almeno in alcuni paesi specifici, il ruolo di stimolo all’innovazione che compensa ampiamente quello di peso sul bilancio pubblico. Nel secondo articolo analizziamo come l’uso delle TIC stia progressivamente aumentando nel sistema sanitario italiano e in particolare come l'introduzione del Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE), strumento di condivisione dei dati sanitari del singolo cittadino, potrebbe determinare cambiamenti nella produzione sui servizi sanitari. Verranno analizzati gli eventuali cambiamenti strutturali dei processi produttivi e della produzione totale applicando l'Analisi Strutturale di Decomposizione (SDA). La base dati di riferimento sarà la tavola di Input-Output riferita a due diversi periodi al fine di individuare i risultati sia degli effetti tecnologici sia della domanda finale a livello settoriale. Infine l’ultimo articolo ha l’obiettivo di valutare le conseguenze dei cambiamenti nella composizione dell'occupazione per competenza digitale all’interno del flusso di produzione e distribuzione del reddito. Verrà costruita una Matrice di Contabilità Sociale (SAM) che consente di rappresentare le relazioni tra i cambiamenti di produzione delle attività e i cambiamenti di compensazione dei dipendenti per competenze, grado di digitalizzazione e genere. LA SAM sviluppata nel documento è relativa all'Italia nel 2013; il lavoro è disaggregato in competenze formali / non formali / informali e, inoltre, competenze digitali / non digitali. Le abilità digitali del lavoro seguono la definizione di “competenza formale” della Commissione Europea (2000): i) competenza formale a seconda del livello di istruzione e formazione; ii) competenza non formale acquisita sul posto di lavoro e attraverso le attività delle organizzazioni e dei gruppi della società civile; iii) competenza informale non acquisita intenzionalmente durante la vita. In questo quadro è stata introdotta un'ulteriore classificazione di input di lavoro basata sull'uso / non utilizzo di computer collegati a Internet. Sulla base della SAM, è stato implementato un modello multisettoriale esteso. Infine, verrà individuata una struttura adeguata di domanda finale che consente di ottenere i migliori risultati in termini di valore aggiunto distribuiti a lavoratori più qualificati con una elevata competenza digitale.

La collana rappresenta un importante strumento d’indagine del settore autoveicolare. È realizzato, in collaborazione, da ANFIA (Associazione Nazionale Filiera Industria Automobilistica), Camera di commercio di Torino, e il CAMI (Center for Automotive and Mobility Innovation dell’Università Ca’ Foscari Venezia). Raccoglie i rapporti annuali dell’Osservatorio sulla componentistica automotive italiana, che offre un quadro complessivo sull’intera filiera autoveicolare. In particolare, sono indagati aspetti sia di carattere strutturale (classificazione per sistemi di prodotto, standard qualitativi, eventuale decentramento produttivo, livello di subfornitura, internazionalizzazione, innovazione, relazioni interorganizzative, ecc.) sia congiunturale (andamento della produzione, andamento delle esportazioni, previsioni, ecc.) relativi al settore.

La collana rappresenta un importante strumento d’indagine del settore autoveicolare. È realizzato, in collaborazione, da ANFIA (Associazione Nazionale Filiera Industria Automobilistica), Camera di commercio di Torino, e il CAMI (Center for Automotive and Mobility Innovation dell’Università Ca’ Foscari Venezia). Raccoglie i rapporti annuali dell’Osservatorio sulla componentistica automotive italiana, che offre un quadro complessivo sull’intera filiera autoveicolare. In particolare, sono indagati aspetti sia di carattere strutturale (classificazione per sistemi di prodotto, standard qualitativi, eventuale decentramento produttivo, livello di subfornitura, internazionalizzazione, innovazione, relazioni interorganizzative, ecc.) sia congiunturale (andamento della produzione, andamento delle esportazioni, previsioni, ecc.) relativi al settore.

A vent’anni dall’avvio della riforma strutturale degli anni Novanta, il presente studio indaga le peculiarità regolative delle questioni di salute del dipendente nel rapporto di lavoro pubblico c.d. “privatizzato”. Non limitata ad un unico istituto identificato secondo le classificazioni tradizionali, la trattazione considera plurimi versanti disciplinari, afferenti alle fasi di costituzione, svolgimento ed estinzione del rapporto lavorativo, dando conto anche delle interferenze con il sistema previdenziale. Rispetto alle questioni giuridiche relative alla malattia, all’inidoneità alle mansioni, alla disabilità ed alla riduzione di capacità lavorativa causata dalla senescenza, l’analisi assume come concetto unificante quello della “idoneità” del dipendente pubblico al lavoro, intesa dal punto di vista dell’interesse datoriale all’adempimento e, al contempo, sotto il profilo della protezione della persona. Detti versanti sono ricondotti a una visione d’insieme che valorizza l’effettività della condizione psicofisica del dipendente quale presupposto delle tutele giuridiche. Nella complessità regolativa del lavoro pubblico, i profili esaminati risultano oggetto di una considerazione peculiare da parte del legislatore, più spiccata di quella, comunque crescente, riservata in generale alle implicazioni lavoristiche della condizione di salute delle persone.