Food safety and zoonotic enteric pathogens: sources, risk factors and transmission routes of human salmonellosis and campylobacteriosis

Salmonella and Campylobacter are common causes of human gastroenteritis. Their epidemiology is complex and a multi-tiered approach to control is needed, taking into account the different reservoirs, pathways and risk factors. In this thesis, trends in human gastroenteritis and food-borne outbreak notifications in Italy were explored. Moreover, the improved sensitivity of two recently-implemented regional surveillance systems in Lombardy and Piedmont was evidenced, providing a basis for improving notification at the national level. Trends in human Salmonella serovars were explored: serovars Enteritidis and Infantis decreased, Typhimurium remained stable and 4,[5],12:i:-, Derby and Napoli increased, suggesting that sources of infection have changed over time. Attribution analysis identified pigs as the main source of human salmonellosis in Italy, accounting for 43–60% of infections, followed by Gallus gallus (18–34%). Attributions to pigs and Gallus gallus showed increasing and decreasing trends, respectively. Potential bias and sampling issues related to the use of non-local/non-recent multilocus sequence typing (MLST) data in Campylobacter jejuni/coli source attribution using the Asymmetric Island (AI) model were investigated. As MLST data become increasingly dissimilar with increasing geographical/temporal distance, attributions to sources not sampled close to human cases can be underestimated. A combined case-control and source attribution analysis was developed to investigate risk factors for human Campylobacter jejuni/coli infection of chicken, ruminant, environmental, pet and exotic origin in The Netherlands. Most infections (~87%) were attributed to chicken and cattle. Individuals infected from different reservoirs had different associated risk factors: chicken consumption increased the risk for chicken-attributed infections; animal contact, barbecuing, tripe consumption, and never/seldom chicken consumption increased that for ruminant-attributed infections; game consumption and attending swimming pools increased that for environment-attributed infections; and dog ownership increased that for environment- and pet-attributed infections. Person-to-person contacts around holiday periods were risk factors for infections with exotic strains, putatively introduced by returning travellers.

La storia di Iefte (Jdc 10,6-12,7). Studi sul testo biblico e sulla sua ricezione nell'Antichità

La tesi tratta la storia veterotestamentaria di Iefte (Jdg 10,6-12,7). Il lavoro è diviso in due parti: la prima concerne la formazione del testo biblico e propone una nuova analisi critico-testuale del passo attraverso il confronto tra TM, LXX, Vg e altre fonti. Questo raffronto esamina i rapporti tra il TM e il modello ebraico dei LXX e le differenze tra le diverse recensioni dei LXX; inoltre, lo studio del lessico e dei temi in esso presenti porta alla formulazione di una nuova ipotesi sul tempo della composizione e sulla contestualizzazione storica e letteraria dell'episodio all'interno del corpus biblico. La seconda parte si concentra sulla storia delle interpretazioni del passo nel mondo latino e greco dal I secolo d.C. all'inizio del V secolo, e ha portato alla costituzione di un dossier di brani, esaminati nel loro contesto, che commentano o citano l'episodio. L'attenzione al contesto ha permesso di risolvere alcuni problemi che finora hanno impedito la ricostruzione del percorso esegetico del brano (attribuzione di alcuni frammenti catenari, datazione del De virginitate di Ambrogio, ecc.) Questo nuovo approccio di ricerca combina un'analisi completa dell'episodio biblico con uno studio approfondito della sua esegesi. Rivela così, da un lato, le scelte effettuate durante la composizione di un testo scritturistico problematico, e, dall'altro, i diversi meccanismi utilizzati dagli esegeti per spiegare il significato di una storia in cui la bontà di Dio, che ha tollerato il sacrificio umano, è messa in discussione.

Il "posto" del Presidente del Consiglio dei ministri tra attività di governo e coordinamento inter-istituzionale

La ricerca ha ad oggetto lo studio dell’evoluzione del ruolo del Presidente del Consiglio dei ministri all’interno delle dinamiche di funzionamento della forma di governo italiana. Difatti, la ricostruzione sistematica di tale figura sembra essere rimasta sempre in secondo piano rispetto alle complesse analisi riguardanti la forma di governo parlamentare. Dal totale silenzio dello Statuto albertino sul punto, agli svariati tentativi non sempre riusciti nel periodo statutario di disciplinare le competenze presidenziali con atti normativi, alle “fumose” parole dell’articolo 95 della Costituzione, che hanno lasciato coesistere interpretazioni divergenti sulla collocazione del Presidente del Consiglio all’interno della compagine governativa, sino alla tardiva attuazione del disposto costituzionale con la legge n. 400/88, con grande difficoltà tale figura è riuscita ad avere un riconoscimento espresso e stabile delle proprie attribuzioni costituzionali. Il lavoro di ricerca, pertanto, si propone di ricostruire il “ruolo” costituzionale di tale figura soprattutto alla luce delle recenti evoluzioni che hanno caratterizzato la forma di governo nazionale. Ponendo al centro l’analisi di tali fenomeni, il lavoro si sviluppa seguendo tre direttrici evidenziate dalla tre parti in cui esso si divide: un’analisi storico-evolutiva; un’analisi orizzontale e “di sistema” dell’impianto organizzativo dell’esecutivo e del suo vertice e un’analisi concreta di due “casi di studio”. La finalità della ricerca è quella di proporre una lettura del ruolo costituzionale del Presidente del Consiglio in una chiave più estesa: non limitato esclusivamente al coordinamento e alla direzione dell’attività endogovernativa, declinata principalmente nel campo normativo, ma che ricomprende anche il coordinamento delle politiche pubbliche di governo e funzionale allo svolgimento di un coordinamento “inter-istituzionale” e “di sistema”, che coinvolge le diverse strutture governative, il Parlamento e i diversi livelli di governo, anche sovranazionale.

Meaningful insights: explainability techniques for black-box models on tabular data

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are novel data analysis techniques providing very accurate prediction results. They are widely adopted in a variety of industries to improve efficiency and decision-making, but they are also being used to develop intelligent systems. Their success grounds upon complex mathematical models, whose decisions and rationale are usually difficult to comprehend for human users to the point of being dubbed as black-boxes. This is particularly relevant in sensitive and highly regulated domains. To mitigate and possibly solve this issue, the Explainable AI (XAI) field became prominent in recent years. XAI consists of models and techniques to enable understanding of the intricated patterns discovered by black-box models. In this thesis, we consider model-agnostic XAI techniques, which can be applied to Tabular data, with a particular focus on the Credit Scoring domain. Special attention is dedicated to the LIME framework, for which we propose several modifications to the vanilla algorithm, in particular: a pair of complementary Stability Indices that accurately measure LIME stability, and the OptiLIME policy which helps the practitioner finding the proper balance among explanations' stability and reliability. We subsequently put forward GLEAMS a model-agnostic surrogate interpretable model which requires to be trained only once, while providing both Local and Global explanations of the black-box model. GLEAMS produces feature attributions and what-if scenarios, from both dataset and model perspective. Eventually, we argue that synthetic data are an emerging trend in AI, being more and more used to train complex models instead of original data. To be able to explain the outcomes of such models, we must guarantee that synthetic data are reliable enough to be able to translate their explanations to real-world individuals. To this end we propose DAISYnt, a suite of tests to measure synthetic tabular data quality and privacy.