1 resultado para Boyle, Robert, 1627-1691 - Knowledge - Natural law
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Filtro por publicador
- Aberystwyth University Repository - Reino Unido (2)
- Academic Archive On-line (Jönköping University; Sweden) (1)
- Academic Archive On-line (Karlstad University; Sweden) (1)
- Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España (2)
- Adam Mickiewicz University Repository (2)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (10)
- AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna (1)
- Aquatic Commons (11)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (2)
- Archive of European Integration (9)
- Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco (2)
- Aston University Research Archive (6)
- Avian Conservation and Ecology - Eletronic Cientific Hournal - Écologie et conservation des oiseaux: (1)
- Biblioteca de Teses e Dissertações da USP (2)
- Biblioteca Digital | Sistema Integrado de Documentación | UNCuyo - UNCUYO. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CUYO. (3)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (4)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (1)
- Biblioteca Digital de la Universidad Católica Argentina (22)
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ (10)
- Biodiversity Heritage Library, United States (27)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (51)
- Boston College Law School, Boston College (BC), United States (2)
- Boston University Digital Common (1)
- Brock University, Canada (6)
- Bucknell University Digital Commons - Pensilvania - USA (1)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (1)
- CaltechTHESIS (2)
- Cambridge University Engineering Department Publications Database (1)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (40)
- Central European University - Research Support Scheme (1)
- Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid Portal (10)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (1)
- Coffee Science - Universidade Federal de Lavras (1)
- Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) (2)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (6)
- Dalarna University College Electronic Archive (1)
- Department of Computer Science E-Repository - King's College London, Strand, London (1)
- Digital Archives@Colby (1)
- Digital Commons - Montana Tech (1)
- Digital Commons @ DU | University of Denver Research (3)
- Digital Commons at Florida International University (2)
- Digital Peer Publishing (1)
- Digital Repository at Iowa State University (1)
- DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln (6)
- Digitale Sammlungen - Goethe-Universität Frankfurt am Main (1)
- Duke University (1)
- eResearch Archive - Queensland Department of Agriculture; Fisheries and Forestry (1)
- Greenwich Academic Literature Archive - UK (3)
- Harvard University (18)
- Helda - Digital Repository of University of Helsinki (16)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (1)
- Indian Institute of Science - Bangalore - Índia (7)
- Instituto Nacional de Saúde de Portugal (1)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (3)
- Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1)
- Massachusetts Institute of Technology (7)
- Memoria Académica - FaHCE, UNLP - Argentina (10)
- Ministerio de Cultura, Spain (3)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (7)
- Open University Netherlands (2)
- Plymouth Marine Science Electronic Archive (PlyMSEA) (3)
- Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha (10)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (49)
- QSpace: Queen's University - Canada (2)
- QUB Research Portal - Research Directory and Institutional Repository for Queen's University Belfast (33)
- Queensland University of Technology - ePrints Archive (167)
- RDBU - Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos (3)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (6)
- Repositório Institucional da Universidade de Aveiro - Portugal (5)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (51)
- Repositorio Institucional Universidad de Medellín (1)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (1)
- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (3)
- Savoirs UdeS : plateforme de diffusion de la production intellectuelle de l’Université de Sherbrooke - Canada (1)
- School of Medicine, Washington University, United States (2)
- Universidad Autónoma de Nuevo León, Mexico (1)
- Universidad de Alicante (6)
- Universidad del Rosario, Colombia (23)
- Universidad Politécnica de Madrid (18)
- Universidade Complutense de Madrid (2)
- Universidade de Lisboa - Repositório Aberto (3)
- Universidade Federal do Pará (2)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (8)
- Universidade Metodista de São Paulo (1)
- Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany (4)
- Université de Lausanne, Switzerland (1)
- Université de Montréal, Canada (16)
- University of Connecticut - USA (2)
- University of Michigan (105)
- University of Queensland eSpace - Australia (8)
- WestminsterResearch - UK (4)
Resumo:
Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto. Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione. Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata. In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.