Il teatro comunitario in Argentina: paradigmi e pratiche tra identità e memoria. Con un focus sul caso italiano

La tesi indaga l’esperienza del teatro comunitario, una delle espressioni artistiche più originali e pressoché sconosciute nel panorama teatrale novecentesco, che ha avuto in Argentina un punto di riferimento fondamentale. Questo fenomeno, che oggi conta cinquanta compagnie dal nord al sud del paese latinoamericano, e qualcuna in Europa, affonda le sue radici nella Buenos Aires della post-dittatura, in una società che continua a risentire degli esiti del terrore di Stato. Il teatro comunitario nasce dalla necessità di un gruppo di persone di un determinato quartiere di riunirsi in comunità e comunicare attraverso il teatro, con l'obiettivo di costruire un significato sociale e politico. La prima questione messa a fuoco riguarda la definizione della categoria di studio: quali sono i criteri che consentono di identificare, all’interno della molteplicità di pratiche teatrali collettive, qualcosa di sicuramente riconducibile a questo fenomeno. Nel corso dell’indagine si è rivelata fondamentale la comprensione dei conflitti dell’esperienza reale e l’individuazione dei caratteri comuni, al fine di procedere a un esercizio di generalizzazione. La ricerca ha imposto la necessità di comprendere i meccanismi mnemonici e identitari che hanno determinato e, a loro volta, sono stati riattivati dalla nascita di questa esperienza. L’analisi, supportata da studi filosofici e antropologici, è volta a comprendere come sia cambiata la percezione della corporeità in un contesto di sparizione dei corpi, dove il lavoro sulla memoria riguarda in particolare i corpi assenti (desaparecidos). L’originalità del tema ha imposto la riflessione su un approccio metodologico in grado di esercitare una adeguata funzione euristica, e di fungere da modello per studi futuri. Sono stati pertanto scavalcati i confini degli studi teatrologici, con particolare attenzione alle svolte culturali e storiche che hanno preceduto e affiancato l’evoluzione del fenomeno.

Epatite E: ruolo del suino nella trasmissione dell'infezione all'uomo, studio di prevalenza in aree rurali della Bolivia

L’infezione da virus dell’ epatite E (HEV) nei suini e nell’uomo è stata segnalata in diversi Paesi. Nei suini, il virus causa infezioni asintomatiche, mentre nell’uomo è responsabile di epidemie di epatite ad andamento acuto nei Paesi a clima tropicale o subtropicale con condizioni igieniche scadenti, di casi sporadici in quelli sviluppati. HEV è stato isolato anche in diversi animali e l’analisi nucleotidica degli isolati virali di origine animale ha mostrato un elevato grado di omologia con i ceppi di HEV umani isolati nelle stesse aree geografiche, avvalorando l’ipotesi che l'infezione da HEV sia una zoonosi. In America del Sud HEV suino è stato isolato per la prima volta in suini argentini nel 2006, mentre solo dal 1998 esistono dati sull’ infezione da HEV nell’uomo in Bolivia. In questa indagine è stato eseguito uno studio di sieroprevalenza in due comunità rurali boliviane e i risultati sono stati confrontati con quelli dello studio di sieroprevalenza sopra menzionato condotto in altre zone rurali della Bolivia. Inoltre, mediante Nested RT-PCR, è stata verificata la presenza di HEV nella popolazione umana e suina. La sieroprevalenza per anticorpi IgG anti-HEV è risultata pari al 6,2%, molto simile a quella evidenziata nello studio precedente. La prevalenza maggiore (24%) si è osservata nei soggetti di età compresa tra 41 e 50 anni, confermando che l’ infezione da HEV è maggiore fra i giovani-adulti. La ricerca di anticorpi anti HEV di classe IgM eseguita su 52 sieri ha fornito 4 risultati positivi. Il genoma virale è stato identificato in uno dei 22 pool di feci umane e l'esame virologico di 30 campioni individuali fecali e 7 individuali di siero ha fornito rispettivamente risultati positivi in 4/30 e 1/7. La Nested RT-PCR eseguita sui 22 pool di feci suine ha dato esito positivo in 7 pool. L’analisi delle sequenze genomiche di tutti gli amplificati ha consentito di stabilire che gli isolati umani appartenevano allo stesso genotipo III di quelli suini e presentavano con questi una elevata omologia aminoacidica (92%).

A partial dependence factorial analysis to deal with selection bias in observational studis

This thesis presents a creative and practical approach to dealing with the problem of selection bias. Selection bias may be the most important vexing problem in program evaluation or in any line of research that attempts to assert causality. Some of the greatest minds in economics and statistics have scrutinized the problem of selection bias, with the resulting approaches – Rubin’s Potential Outcome Approach(Rosenbaum and Rubin,1983; Rubin, 1991,2001,2004) or Heckman’s Selection model (Heckman, 1979) – being widely accepted and used as the best fixes. These solutions to the bias that arises in particular from self selection are imperfect, and many researchers, when feasible, reserve their strongest causal inference for data from experimental rather than observational studies. The innovative aspect of this thesis is to propose a data transformation that allows measuring and testing in an automatic and multivariate way the presence of selection bias. The approach involves the construction of a multi-dimensional conditional space of the X matrix in which the bias associated with the treatment assignment has been eliminated. Specifically, we propose the use of a partial dependence analysis of the X-space as a tool for investigating the dependence relationship between a set of observable pre-treatment categorical covariates X and a treatment indicator variable T, in order to obtain a measure of bias according to their dependence structure. The measure of selection bias is then expressed in terms of inertia due to the dependence between X and T that has been eliminated. Given the measure of selection bias, we propose a multivariate test of imbalance in order to check if the detected bias is significant, by using the asymptotical distribution of inertia due to T (Estadella et al. 2005) , and by preserving the multivariate nature of data. Further, we propose the use of a clustering procedure as a tool to find groups of comparable units on which estimate local causal effects, and the use of the multivariate test of imbalance as a stopping rule in choosing the best cluster solution set. The method is non parametric, it does not call for modeling the data, based on some underlying theory or assumption about the selection process, but instead it calls for using the existing variability within the data and letting the data to speak. The idea of proposing this multivariate approach to measure selection bias and test balance comes from the consideration that in applied research all aspects of multivariate balance, not represented in the univariate variable- by-variable summaries, are ignored. The first part contains an introduction to evaluation methods as part of public and private decision process and a review of the literature of evaluation methods. The attention is focused on Rubin Potential Outcome Approach, matching methods, and briefly on Heckman’s Selection Model. The second part focuses on some resulting limitations of conventional methods, with particular attention to the problem of how testing in the correct way balancing. The third part contains the original contribution proposed , a simulation study that allows to check the performance of the method for a given dependence setting and an application to a real data set. Finally, we discuss, conclude and explain our future perspectives.

Multiple testing in spatial epidemiology: a Bayesian approach

In this work we aim to propose a new approach for preliminary epidemiological studies on Standardized Mortality Ratios (SMR) collected in many spatial regions. A preliminary study on SMRs aims to formulate hypotheses to be investigated via individual epidemiological studies that avoid bias carried on by aggregated analyses. Starting from collecting disease counts and calculating expected disease counts by means of reference population disease rates, in each area an SMR is derived as the MLE under the Poisson assumption on each observation. Such estimators have high standard errors in small areas, i.e. where the expected count is low either because of the low population underlying the area or the rarity of the disease under study. Disease mapping models and other techniques for screening disease rates among the map aiming to detect anomalies and possible high-risk areas have been proposed in literature according to the classic and the Bayesian paradigm. Our proposal is approaching this issue by a decision-oriented method, which focus on multiple testing control, without however leaving the preliminary study perspective that an analysis on SMR indicators is asked to. We implement the control of the FDR, a quantity largely used to address multiple comparisons problems in the eld of microarray data analysis but which is not usually employed in disease mapping. Controlling the FDR means providing an estimate of the FDR for a set of rejected null hypotheses. The small areas issue arises diculties in applying traditional methods for FDR estimation, that are usually based only on the p-values knowledge (Benjamini and Hochberg, 1995; Storey, 2003). Tests evaluated by a traditional p-value provide weak power in small areas, where the expected number of disease cases is small. Moreover tests cannot be assumed as independent when spatial correlation between SMRs is expected, neither they are identical distributed when population underlying the map is heterogeneous. The Bayesian paradigm oers a way to overcome the inappropriateness of p-values based methods. Another peculiarity of the present work is to propose a hierarchical full Bayesian model for FDR estimation in testing many null hypothesis of absence of risk.We will use concepts of Bayesian models for disease mapping, referring in particular to the Besag York and Mollié model (1991) often used in practice for its exible prior assumption on the risks distribution across regions. The borrowing of strength between prior and likelihood typical of a hierarchical Bayesian model takes the advantage of evaluating a singular test (i.e. a test in a singular area) by means of all observations in the map under study, rather than just by means of the singular observation. This allows to improve the power test in small areas and addressing more appropriately the spatial correlation issue that suggests that relative risks are closer in spatially contiguous regions. The proposed model aims to estimate the FDR by means of the MCMC estimated posterior probabilities b i's of the null hypothesis (absence of risk) for each area. An estimate of the expected FDR conditional on data (\FDR) can be calculated in any set of b i's relative to areas declared at high-risk (where thenull hypothesis is rejected) by averaging the b i's themselves. The\FDR can be used to provide an easy decision rule for selecting high-risk areas, i.e. selecting as many as possible areas such that the\FDR is non-lower than a prexed value; we call them\FDR based decision (or selection) rules. The sensitivity and specicity of such rule depend on the accuracy of the FDR estimate, the over-estimation of FDR causing a loss of power and the under-estimation of FDR producing a loss of specicity. Moreover, our model has the interesting feature of still being able to provide an estimate of relative risk values as in the Besag York and Mollié model (1991). A simulation study to evaluate the model performance in FDR estimation accuracy, sensitivity and specificity of the decision rule, and goodness of estimation of relative risks, was set up. We chose a real map from which we generated several spatial scenarios whose counts of disease vary according to the spatial correlation degree, the size areas, the number of areas where the null hypothesis is true and the risk level in the latter areas. In summarizing simulation results we will always consider the FDR estimation in sets constituted by all b i's selected lower than a threshold t. We will show graphs of the\FDR and the true FDR (known by simulation) plotted against a threshold t to assess the FDR estimation. Varying the threshold we can learn which FDR values can be accurately estimated by the practitioner willing to apply the model (by the closeness between\FDR and true FDR). By plotting the calculated sensitivity and specicity (both known by simulation) vs the\FDR we can check the sensitivity and specicity of the corresponding\FDR based decision rules. For investigating the over-smoothing level of relative risk estimates we will compare box-plots of such estimates in high-risk areas (known by simulation), obtained by both our model and the classic Besag York Mollié model. All the summary tools are worked out for all simulated scenarios (in total 54 scenarios). Results show that FDR is well estimated (in the worst case we get an overestimation, hence a conservative FDR control) in small areas, low risk levels and spatially correlated risks scenarios, that are our primary aims. In such scenarios we have good estimates of the FDR for all values less or equal than 0.10. The sensitivity of\FDR based decision rules is generally low but specicity is high. In such scenario the use of\FDR = 0:05 or\FDR = 0:10 based selection rule can be suggested. In cases where the number of true alternative hypotheses (number of true high-risk areas) is small, also FDR = 0:15 values are well estimated, and \FDR = 0:15 based decision rules gains power maintaining an high specicity. On the other hand, in non-small areas and non-small risk level scenarios the FDR is under-estimated unless for very small values of it (much lower than 0.05); this resulting in a loss of specicity of a\FDR = 0:05 based decision rule. In such scenario\FDR = 0:05 or, even worse,\FDR = 0:1 based decision rules cannot be suggested because the true FDR is actually much higher. As regards the relative risk estimation, our model achieves almost the same results of the classic Besag York Molliè model. For this reason, our model is interesting for its ability to perform both the estimation of relative risk values and the FDR control, except for non-small areas and large risk level scenarios. A case of study is nally presented to show how the method can be used in epidemiology.

I manufatti egizi ed egittizzanti in Sicilia

Il progetto di ricerca si è posto l'obiettivo di analizzare una serie di manufatti egizî e di tradizione egizia della Sicilia preromana e di evidenziare le eventuali sopravvivenze della cultura egittizzante sull’isola fino all'età tardoantica. La realizzazione di un corpus, aggiornato sulla scorta di nuovi rinvenimenti, di recenti riletture e di studi su materiali inediti custoditi nei musei siciliani, ha contribuito a tracciare una mappa distributiva delle aree di rinvenimento e di attestazione, con particolare riferimento alle diverse etnie che recepiscono tali prodotti e alla possibilità di ricostruire l’ambientazione storica della domanda diretta o indiretta. Si è scelto di privilegiare lo studio tipologico, iconografico e iconologico di alcune “categorie” di materiali maggiormente documentati sull’isola, quali amuleti, scarabei e scaraboidi, cretule, ushabti, gioielli, bronzi figurati, gemme, con l’individuazione di riscontri in ambito mediterraneo. La documentazione delle testimonianze antiquarie contenenti notizie su reperti oggi non più reperibili ha permesso, infine, non solo l’acquisizione d’informazioni spesso ritenute perse, ma anche una comprensione storicizzata delle dinamiche del collezionismo siciliano e del suo ruolo nel più vasto ambito europeo dal XVII al XIX secolo. È stato importante, infatti, chiarire anche alcuni aspetti della cultura egittologica del periodo, legata in genere alla circolazione di stereotipi e alla mancanza di una conoscenza diretta della realtà faraonica.

I Gesuiti americani espulsi in Italia e Joaquín Camaño (1767-1814)

Joaquín Camaño fu un gesuita della Provincia del Paraguay, vissuto nell' esilio italiano la maggior parte della sua vita dal 1767 al 1820. Il suo lavoro e la sua fama possono essere considerati di minore importanza se paragonati a molti altri gesuiti esiliati per ordine di Carlo III alla fine del XVIII secolo in Emilia-Romagna. Attraverso la mia ricerca approfondisco il ruolo di J. Camaño quale personaggio minore che entra nella vita degli altri espulsi tramite un dinamico network relazionale di cui è stato uno dei principali artefici. Il mio obiettivo è stato quello di studiare l'impatto che ebbero gli esuli gesuiti americani, attraverso la vita di Joaquin Camaño, sul mondo intellettuale italiano, europeo ed americano dopo l'espulsione del 1767. Egli, con i suoi studi, si inserisce nella rinnovata e vivace retorica del “Mondo Nuovo” che in quegli anni assume un grande dinamismo. Nato nella modesta città di La Rioja, in Argentina, si erge come un brillante cartografo, etnografo e linguista nel contesto dell'Illustrazione europea grazie alla sua particolare vita da missionario. Dopo l'espulsione, Joaquin Camaño, insieme ad altri numerosi confratelli americani, arriverà a Faenza, nello Stato Pontificio, dedicandosi allo studio della cartografia, dell'etnografia e delle lingue americane. Le sue ricerche si collocano in un momento nevralgico per la storia del pensiero linguistico-antropologico, quando l'osservazione diretta e la riflessione teorica dei fenomeni si misuravano con la grande varietà umana ormai riscontrata nel mondo.

Egemonia, socialismo e democrazia nell’occidente periferico. Gli studi gramsciani di Aricó e Portantiero tra Argentina e Messico.

La ricerca si propone di mostrare come il pensiero gramsciano sia stato riferimento prioritario di due intellettuali argentini in esilio in Messico dal 1976 al 1983: Juan Carlos Portantiero e José Maria Aricó. In quel periodo incentrarono le loro elaborazioni teorico-politiche sull’analisi della relazione tra Stato, società civile, democrazia e socialismo, partendo da una prospettiva gramsciana. Il fallimento della guerra di movimento in Argentina nei primi anni settanta li condusse a riflettere su strategie alternative di transizione al socialismo, il cui punto focale fu il concetto di "Egemonia". A partire dal 1975 indirizzarono la ripresa del pensiero di Gramsci alla creazione di un progetto politico adatto ad un contesto sempre più "occidentale", caratterizzato dalla presenza di una "società civile complessa", in cui risultava necessario combattere "guerre di posizione" e non "guerre di movimento". La prospettiva che connotò questo approccio alle riflessioni gramsciane rappresenta il culmine di un percorso che iniziarono negli anni ’50, quando sorsero i primi studi del pensiero gramsciano in Argentina. Sin da allora, Aricó e Portantiero si occuparono di Gramsci insieme al dirigente del PC argentino Agosti e continuarono a farlo anche durante gli anni sessanta e i primi anni settanta sulla rivista Pasado y Presente. Fu, però, nel periodo dell’esilio che ne ripresero il pensiero considerandolo nella sua totalità, a partire dagli scritti giovanili sino ai Quaderni del Carcere, rielaborandolo in maniera originale e costruendo una propria proposta di cammino verso socialismo nell' "occidente periferico" dell'Argentina, influenzati dall'azione del Partito Comunista Italiano.