8 resultados para networks text analysis text network graph Gephi network measures shuffed text Zipf Heap Python

em AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna


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The doctoral research project "Audiovisuals and Social Networks: Text and Experiences 2007-2010" is mainly based on the analysis of the international audiovisuals landscape and of the promotional strategies of these products in Social Networks environment. The aim is to understand what kind of changes we can find about the concept of "text", users and marketing. The thesis is focused not just on Social Network marketing but also on new media development, such as Social TV and mobile.

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Questo studio, che è stato realizzato in collaborazione con Hera, è un'analisi della gestione dei rifiuti a Bologna. La ricerca è stata effettuata su diversi livelli: un livello strategico il cui scopo è quello di identificare nuovi metodi per la raccolta dei rifiuti in funzione delle caratteristiche del territorio della città, un livello analitico che riguarda il miglioramento delle applicazioni informatiche di supporto, e livello ambientale che riguarda il calcolo delle emissioni in atmosfera di veicoli adibiti alla raccolta e al trasporto dei rifiuti. innanzitutto è stato necessario studiare Bologna e lo stato attuale dei servizi di raccolta dei rifiuti. È incrociando questi componenti che in questi ultimi tre anni sono state effettuate modifiche nel settore della gestione dei rifiuti. I capitoli seguenti sono inerenti le applicazioni informatiche a sostegno di tali attività: Siget e Optit. Siget è il programma di gestione del servizio, che attualmente viene utilizzato per tutte le attività connesse alla raccolta di rifiuti. È un programma costituito da moduli diversi, ma di sola la gestione dati. la sperimentazione con Optit ha aggiunto alla gestione dei dati la possibilità di avere tali dati in cartografia e di associare un algoritmo di routing. I dati archiviati in Siget hanno rappresentato il punto di partenza, l'input, e il raggiungimento di tutti punti raccolta l'obiettivo finale. L'ultimo capitolo è relativo allo studio dell'impatto ambientale di questi percorsi di raccolta dei rifiuti. Tale analisi, basata sulla valutazione empirica e sull'implementazione in Excel delle formule del Corinair mostra la fotografia del servizio nel 2010. Su questo aspetto Optit ha fornito il suo valore aggiunto, implementando nell'algoritmo anche le formule per il calcolo delle emissioni.

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La tesi intende offrire una riflessione in merito all’utilizzo della tecnica delle misure coercitive indirette quali strumenti di coartazione della volontà dell’obbligato al fine di indurlo all’esatto adempimento in presenza di statuizioni giudiziali il cui contenuto si sostanzi in prestazioni a carattere infungibile o in un dovere di astensione dal porre in essere determinati comportamenti, che non possono trovare esecuzione secondo le ordinarie forme previste dal Libro Terzo del Codice di procedura civile. Il lavoro prende le mosse dall'analisi storico-comparatistica dello sviluppo dell'esecuzione processuale indiretta nei principali ordinamenti giuridici europei, per poi soffermarsi sulle singole misure coercitive indirette disciplinate dal legislatore italiano nel corso degli anni al fine di far fronte alle esigenze di tutela emergenti in specifici settori del diritto. Segue un'attenta disamina in ordine alla disposizione di cui all'art. 614-bis c.p.c., con cui è stata introdotta per la prima volta nel nostro ordinamento una misura coercitiva indiretta a carattere generale in materia di esecuzione degli obblighi di fare infungibile e di non fare.

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L’Inserimento Eterofamigliare Supportato di Adulti (IESA) sofferenti di disturbi psichici consiste nell’accogliere persone in cura presso i servizi psichiatrici territoriali, nel proprio domicilio, integrandole nelle proprie relazioni famigliari. Obiettivo è migliorare la qualità di vita dell’utente e favorirne l’integrazione nella comunità. Obiettivo. Valutare gli esiti dello IESA, con un disegno di ricerca longitudinale, considerando: psicopatologia, benessere psicologico, funzionamento sociale e familiare. Metodologia. 40 soggetti: 20 pazienti e 20 ospitanti. La valutazione clinica è stata effettuata all’inizio della convivenza e al follow-up di 1, 3, 6 e 12 mesi. Strumenti utilizzati: BPRS, VGF, PWB, SQ, FAD. Analisi statistica: Modello Lineare Generale (GLM) con l’Analisi della Varianza per prove ripetute e calcolo dell’effect-size. Risultati. 15 pazienti maschi e 5 femmine, 17 italiani. 11 soddisfano i criteri diagnostici (DSM-IV-TR) per schizofrenia e disturbi psicotici, 5 per i disturbi dell’umore e 4 per i disturbi di personalità. Dopo l’inserimento 3 sono stati i ricoveri e 4 le visite psichiatriche urgenti. 8 pazienti modificano/diminuiscono la terapia e 3 la sospendono. Aumenta il benessere psicologico (PWB); diminuiscono i sintomi psicopatologici (BPRS ed SQ) e migliora il funzionamento globale (VFG). Il gruppo dei famigliari composto da 11 uomini e 9 donne, 19 di nazionalità italiana; con età media di 55 anni. 8 sono coniugati, 6 celibi/nubili, 4 divorziati e 2 vedovi. 9 hanno figli, 11 lavorano e 8 sono pensionati. Nei famigliari aumenta il benessere psicologico (PWB), migliora il funzionamento famigliare (FAD) e la valutazione del funzionamento globale (VGF) rimane costante nel tempo. Discussioni e conclusioni. Il progetto IESA sembra migliorare la psicopatologia, con una diminuzione dei comportamenti maladattativi e un aumento delle capacità relazionali dell’ospite favorendone l’integrazione. Inoltre, lo IESA sembra diminuire i costi della cronicità psichiatrica: diminuzione degli accessi al Pronto Soccorso, delle visite psichiatriche urgenti e delle giornate di ricovero.

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The dissertation fits the political realignment literature and aims to pro-vide further insights into cleavage politics by investigating voting behaviour in the Western European countries’ national elections. In particular, the dis-sertation focuses on the class and value voting patterns and on the change of these patterns in different countries and over the course of time. Peculiar pro-cesses affected all Western European party systems: whilst the «traditional» cleavage theory accounts for National and Industrial revolutions, those pro-cesses assumed to constitute the «societal modernization» determined chang-es in electoral competitions that questioned the relevance of individuals’ so-cial positions to study electoral preferences. Since the associations between social positions and voting behaviour underpin the so-called political cleav-age, the dealignment perspective assumes them to have been eroding since the second half of the XX century. On the other hand, the realignment perspective argues that the cleavage theory still accounts for individuals’ vote choices: of the four «traditional» cleavages, this perspective hypothesizes new class vot-ing patterns and alignments between electoral preferences and a new line of conflict, that is based on values. The dissertation provides a theoretical ac-count of the realignment of the class cleavage and a new conceptualization of value voting. Then, class and value voting patterns are explored. The analyses employ European Social Survey data and detect general and country-specific patterns. The dissertation adopts a mediation perspective and aims to observe how class voting patterns change when controlling for value orientations. The results are provided with a sensitivity analysis, indeed two versions of the measures computed for value orientations are compared. The findings show that social class continues to affect voting behaviour and that value orienta-tions both mediate this effect and affect electoral preferences.

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Frame. Assessing the difficulty of source texts and parts thereof is important in CTIS, whether for research comparability, for didactic purposes or setting price differences in the market. In order to empirically measure it, Campbell & Hale (1999) and Campbell (2000) developed the Choice Network Analysis (CNA) framework. Basically, the CNA’s main hypothesis is that the more translation options (a group of) translators have to render a given source text stretch, the higher the difficulty of that text stretch will be. We will call this the CNA hypothesis. In a nutshell, this research project puts the CNA hypothesis to the test and studies whether it does actually measure difficulty. Data collection. Two groups of participants (n=29) of different profiles and from two universities in different countries had three translation tasks keylogged with Inputlog, and filled pre- and post-translation questionnaires. Participants translated from English (L2) into their L1s (Spanish or Italian), and worked—first in class and then at home—using their own computers, on texts ca. 800–1000 words long. Each text was translated in approximately equal halves in two 1-hour sessions, in three consecutive weeks. Only the parts translated at home were considered in the study. Results. A very different picture emerged from data than that which the CNA hypothesis might predict: there was no prevalence of disfluent task segments when there were many translation options, nor was a prevalence of fluent task segments associated to fewer translation options. Indeed, there was no correlation between the number of translation options (many and few) and behavioral fluency. Additionally, there was no correlation between pauses and both behavioral fluency and typing speed. The discussed theoretical flaws and the empirical evidence lead to the conclusion that the CNA framework does not and cannot measure text and translation difficulty.

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Water Distribution Networks (WDNs) play a vital importance rule in communities, ensuring well-being band supporting economic growth and productivity. The need for greater investment requires design choices will impact on the efficiency of management in the coming decades. This thesis proposes an algorithmic approach to address two related problems:(i) identify the fundamental asset of large WDNs in terms of main infrastructure;(ii) sectorize large WDNs into isolated sectors in order to respect the minimum service to be guaranteed to users. Two methodologies have been developed to meet these objectives and subsequently they were integrated to guarantee an overall process which allows to optimize the sectorized configuration of WDN taking into account the needs to integrated in a global vision the two problems (i) and (ii). With regards to the problem (i), the methodology developed introduces the concept of primary network to give an answer with a dual approach, of connecting main nodes of WDN in terms of hydraulic infrastructures (reservoirs, tanks, pumps stations) and identifying hypothetical paths with the minimal energy losses. This primary network thus identified can be used as an initial basis to design the sectors. The sectorization problem (ii) has been faced using optimization techniques by the development of a new dedicated Tabu Search algorithm able to deal with real case studies of WDNs. For this reason, three new large WDNs models have been developed in order to test the capabilities of the algorithm on different and complex real cases. The developed methodology also allows to automatically identify the deficient parts of the primary network and dynamically includes new edges in order to support a sectorized configuration of the WDN. The application of the overall algorithm to the new real case studies and to others from literature has given applicable solutions even in specific complex situations.

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In recent decades, two prominent trends have influenced the data modeling field, namely network analysis and machine learning. This thesis explores the practical applications of these techniques within the domain of drug research, unveiling their multifaceted potential for advancing our comprehension of complex biological systems. The research undertaken during this PhD program is situated at the intersection of network theory, computational methods, and drug research. Across six projects presented herein, there is a gradual increase in model complexity. These projects traverse a diverse range of topics, with a specific emphasis on drug repurposing and safety in the context of neurological diseases. The aim of these projects is to leverage existing biomedical knowledge to develop innovative approaches that bolster drug research. The investigations have produced practical solutions, not only providing insights into the intricacies of biological systems, but also allowing the creation of valuable tools for their analysis. In short, the achievements are: • A novel computational algorithm to identify adverse events specific to fixed-dose drug combinations. • A web application that tracks the clinical drug research response to SARS-CoV-2. • A Python package for differential gene expression analysis and the identification of key regulatory "switch genes". • The identification of pivotal events causing drug-induced impulse control disorders linked to specific medications. • An automated pipeline for discovering potential drug repurposing opportunities. • The creation of a comprehensive knowledge graph and development of a graph machine learning model for predictions. Collectively, these projects illustrate diverse applications of data science and network-based methodologies, highlighting the profound impact they can have in supporting drug research activities.