Uso sostenibile dei suoli forestali di ambiente costiero in relazione ai fattori di pressione esistenti

Oggetto di studio del dottorato sono stati i suoli forestali in ambiente litoraneo della Regione Emilia-Romagna. In particolare sono state considerate quattro zone di studio in Provincia di Ravenna: Pineta di San Vitale, aree boscate di Bellocchio, Pineta di Classe e Pineta di Pinarella di Cervia. Lo studio in una prima fase si è articolato nella definizione dello stato del sistema suolo, mediante la caratterizzazione pedologica delle zone di studio. A tale scopo è stata messa a punto un’adeguata metodologia d’indagine costituita da un’indagine ambientale e successivamente da un’indagine pedologica. L’indagine ambientale, mediante fotointerpretazione ed elaborazione di livelli informativi in ambito GIS, ha permesso di individuare ambiti pedogenetici omogenei. L’indagine pedologica in campo ha messo in luce l’elevata variabilità spaziale di alcuni fattori della pedogenesi, in particolar modo l’andamento microtopografico tipico dei sistemi dunali costieri e la profondità della falda freatica del piano campagna. Complessivamente sono stati aperti descritti e campionati 40 profili pedologici. Sugli orizzonti diagnostici di questi sono state eseguite le seguenti analisi: tessitura, pH, calcare totale, carbonio organico, azoto kjeldahl, conduttività elettrica (CE), capacità di scambio cationico (CSC) e calcare attivo. I suoli presentano, ad eccezione della tessitura (generalmente grossolana), un’elevata variabilità delle proprietà chimico fisiche in funzione della morfologia, della profondità e della vicinanza della falda freatica. Sono state riscontrate diverse correlazioni, tra le più significative quelle tra carbonio organico e calcare totale (coeff. di correlazione R = -0.805 per Pineta di Classe) e tra calcare totale e pH (R = 0.736), dalle quali si è compreso in che misura l’effetto della decarbonatazione agisce nei diversi ambiti pedogenetici e tra suoli con diversa età di formazione. Il calcare totale varia da 0 a oltre 400 g.kg-1 e aumenta dalla superficie in profondità, dall’entroterra verso la costa e da nord verso sud. Il carbonio organico, estremamente variabile (0.1 - 107 g.kg-1), è concentrato soprattutto nel primo orizzonte superficiale. Il rapporto C/N (>10 in superficie e molto variabile in profondità) evidenzia una efficienza di umificazione non sempre ottimale specialmente negli orizzonti prossimi alla falda freatica. I tipi di suoli presenti, classificati secondo la Soil Taxonomy, sono risultati essere Mollic/Sodic/Typic Psammaquents nelle zone interdunali, Typic Ustipsamments sulle sommità dunali e Oxiaquic/Aquic Ustipsamments negli ambienti morfologici intermedi. Come sintesi della caratterizzazione pedologica sono state prodotte due carte dei suoli, rispettivamente per Pineta di San Vitale (scala 1:20000) e per le aree boscate di Bellocchio (scala 1:10000), rappresentanti la distribuzione dei pedotipi osservati. In una seconda fase si è focalizzata l’attenzione sugli impatti che le principali pressioni naturali ed antropiche, possono esercitare sul suolo, condizionandone la qualità in virtù delle esigenze del soprasuolo forestale. Si è scelta la zona sud di Pineta San Vitale come area campione per monitorarne mensilmente, su quattro siti rappresentativi, le principali caratteristiche chimico-fisiche dei suoli e delle acque di falda, onde evidenziare possibili correlazioni. Le principali determinazioni svolte sia nel suolo in pasta satura che nelle acque di falda hanno riguardato CE, Ca2+, Mg2+, K+, Na+, Cl-, SO4 2-, HCO3 - e SAR (Sodium Adsorption Ratio). Per ogni sito indagato sono emersi andamenti diversi dei vari parametri lungo i profili, correlabili in diversa misura tra di loro. Si sono osservati forti trend di aumento di CE e degli ioni solubili verso gli orizzonti profondi in profili con acqua di falda più salina (19 – 28 dS.m-1) e profonda (1 – 1.6 m dalla superficie), mentre molto significativi sono apparsi gli accumuli di sali in superficie nei mesi estivi (CE in pasta satura da 17.6 a 28.2 dS.m-1) nei profili con falda a meno di 50 cm dalla superficie. Si è messo successivamente in relazione la CE nel suolo con diversi parametri ambientali più facilmente monitorabili quali profondità e CE di falda, temperatura e precipitazioni, onde trovarne una relazione statistica. Dai dati di tre dei quattro siti monitorati è stato possibile definire tali relazioni con equazioni di regressione lineare a più variabili. Si è cercato poi di estendere l’estrapolabilità della CE del suolo per tutte le altre casistiche possibili di Pineta San Vitale mediante la formulazione di un modello empirico. I dati relativi alla CE nel suolo sia reali che estrapolati dal modello, sono stati messi in relazione con le esigenze di alcune specie forestali presenti nelle zone di studio e con diverso grado di tolleranza alla salinità ed al livello di umidità nel suolo. Da tali confronti è emerso che per alcune specie moderatamente tolleranti la salinità (Pinus pinea, Pinus pinaster e Juniperus communis) le condizioni critiche allo sviluppo e alla sopravvivenza sono da ricondursi, per la maggior parte dei casi, alla falda non abbastanza profonda e non tanto alla salinità che essa trasmette sull’intero profilo del suolo. Per altre specie quali Quercus robur, Populus alba, Fraxinus oxycarpa e Ulmus minor moderatamente sensibili alla salinità, ma abituate a vivere in suoli più umidi, la salinità di una falda troppo prossima alla superficie può ripercuotersi su tutto il profilo e generare condizioni critiche di sviluppo. Nei suoli di Pineta San Vitale sono stati inoltre studiati gli aspetti relativi all’inquinamento da accumulo di alcuni microtossici nei suoli quali Ag, Cd, Ni e Pb. In alcuni punti di rilievo sono stati osservati moderati fattori di arricchimento superficiale per Pb e Cd riconducibili all’attività antropica, mentre le aliquote biodisponibili risultano maggiori in superficie, ma all’interno dei valori medi dei suoli italiani. Lo studio svolto ha permesso di meglio conoscere gli impatti sul suolo, causati dalle principali pressioni esistenti, in un contesto dinamico. In particolare, si è constatato come i suoli delle zone studiate abbiano un effetto tampone piuttosto ridotto sulla mitigazione degli effetti indotti dalle pressioni esterne prese in esame (salinizzazione, sodicizzazione e innalzamento della falda freatica). Questo è dovuto principalmente alla ridotta presenza di scambiatori sulla matrice solida atti a mantenere un equilibrio dinamico con le frazioni solubili. Infine le variabili ambientali considerate sono state inserite in un modello concettuale DPSIR (Driving forces, Pressures, States, Impacts, Responces) dove sono stati prospettati, in via qualitativa, alcuni scenari in funzione di possibili risposte gestionali verosimilmente attuabili, al fine di modificare le pressioni che insistono sul sistema suolo-vegetazione delle pinete ravennati.

La sensitività delle curve a fatica oligociclica rispetto alle colate di derivazione per i provini: applicazione alla caratterizzazione di un materiale per cappe di turboalternatore

In questo studio vengono riportati i risultati di prove di fatica oligociclica eseguiti su provini dello stesso materiale ottenuti con uguali processi tecnologici ma provenienti da differenti colate di metallo. Il materiale in questione è un acciaio di elevata qualità frequentemente utilizzato per la realizzazione di cappe per turboalternatori. Obiettivo dello studio è stato ricavare i coefficienti necessari per tracciare le curve di fatica del materiale, non ancora presenti in letteratura, ed infine indagare la bontà del risultato ottenuto con un’analisi statistica delle curve e dei risultati ottenuti. Nella prima parte è descritto l’attuale stato dell’arte e la situazione in cui si colloca il presente studio. Nella seconda parte viene fornita una descrizione dettagliata del materiale studiato, delle condizioni nelle quali sono state eseguite le prove e delle attrezzature utilizzate a tale scopo. Si conclude esponendo i risultati ottenuti, comprensivi dei confronti e delle considerazioni derivate dalle analisi statistiche eseguite.

Analisi tridimensionale priva di contatto delle ulcere cutanee laser assistita

La valutazione progressiva e il monitoraggio di una ferita difficile impongono misurazioni periodiche per valutare in modo qualitativo e quantitativo l'esistenza e l'entita della riepitelizzazione in rapporto alle pratiche terapeutiche effettuate. L'entità della guarigione nei primi 1530 giorni di trattamento, intesa come riduzione di area percentuale, nelle lesioni ulcerative di origine venosa permette secondo alcuni autori della letteratura scientifica, di avere delle informazioni prognostiche di guarigione completa a sei mesi. Altri autori invece mostrano casistiche analoghe indicando come nelle ulcere venose non si possa predire con facilità la guarigione a sei mesi.Le metodiche di misurazione delle ferite possono essere suddivise in bidimensionali e tridimensionali: nel primo gruppo troviamo la misurazione semplice, le metodiche di tracciamento, planimetria, analisi fotografica analogica e digitale. Queste metodiche misurano i diametri, il perimetro e l'area delle ferite. Nel secondo gruppo si collocano l'uso di righello Kundin, le metodiche di riempimento con alginato o con soluzione fisiologica, le metodiche stereofotogrammetriche e l'uso di strumenti laser. Queste metodiche permettono di calcolare con varie approssimazioni anche il volume delle ferite studiate. La tesi ha preso in esame un gruppo di 17 pazienti affetti da ulcere venose croniche effettuando misurazioni con lo strumento più accurato e preciso disponibile (minolta Vivid 900 laser + sensore) e acquisendo i dati con il software Derma. I pazienti sono stati misurati al primo accesso in ambulatorio, dopo 15 giorni e dopo sei mesi. Sono stati acquisiti i dati di area, perimetro, volume, profondità e guarigione a 6 mesi. L'analisi statistica condotta con modalità non parametriche di analisi dei ranghi non ha associato nessuno di questi valori ne' valori derivati ( delta V /delta A; Delta V/ Delta P) alla guarigione a 6 mesi. Secondo le analisi da noi effettuate, sebbene con l'incertezza derivata da un gruppo ridotto di pazienti, la guarigione delle lesioni ulcerative venose non è predicibile a 6 mesi utilizzando sistemi di misurazione di dimensioni, area e volume.

Multi-Country Event Study Methods

Which event study methods are best in non-U.S. multi-country samples? Nonparametric tests, especially the rank and generalized sign, are better specified and more powerful than common parametric tests, especially in multi-day windows. The generalized sign test is the best statistic but must be applied to buy-and-hold abnormal returns for correct specification. Market-adjusted and market-model methods with local market indexes, without conversion to a common currency, work well. The results are robust to limiting the samples to situations expected to be problematic for test specification or power. Applying the tests that perform best in simulation to merger announcements produces reasonable results.

Asta medio inferiore del fiume Po: modello matematico per la valutazione delle condizioni di pericolosità idraulica delle aree di pianura

La presente dissertazione illustra lo studio, svolto in ambito di Tesi di Laurea Specialistica, della difesa delle aree di pianura prospicienti il tratto medio inferiore del Fiume Po dalle cosiddette piene al limite della prevedibilità, ovvero quelle aventi intensità al di sopra della quale le procedure di stima statistica perdono di significato a causa della mancanza di eventi osservati confrontabili (Majone, Tomirotti, 2006). In questo contesto si è definito come evento di piena al limite della prevedibiltà un evento con tempo di ritorno pari a cinquecento anni. Lo studio ha necessariamente preso in considerazione e riprodotto attraverso una schematizzazione concettuale le esondazioni all'esterno delle arginature maestre che si verificherebbero in conseguenza ad un evento estremo, quale quello preso in esame, nei comparti idraulici prospicienti l'asta fluviale. Detti comparti sono costituiti dalle zone di pianura latistanti l’asta fluviale, classificate dall'Autorità di Bacino come Fascia C e suddivise in base alla presenza degli affluenti principali del fiume Po e delle principali infrastrutture viarie e ferroviarie situate in tale fascia. Il presente studio persegue l’obiettivo di analizzare alcune politiche di intervento per la mitigazione del rischio alluvionale alternative al sovralzo e ringrosso arginale e ricade all'interno delle linee strategiche individuate dall' AdB-Po per la mitigazione del rischio residuale, ossia quello che permane anche in presenza di opere di difesa progettate e verificate con riferimento ad un ben preciso tempo di ritorno (nel caso in esame Trit = 200 anni). Questa linea di intervento si traduce praticamente individuando sul territorio aree meno "sensibili", in virtù del minor valore o dell'inferiore vulnerabilità dei beni in esse presenti, e dunque adatte ad accogliere i volumi di piena esondabili in occasione di quegli eventi di piena incompatibili con i presidi idraulici preesistenti, le sopra richiamate piene al limite della prevedibilità. L'esondazione controllata dei volumi di piena in tali aree avrebbe infatti il fine di tutelare le aree di maggior pregio, interessate da centri abitati, infrastrutture e beni di vario tipo; tale controllo è da considerarsi auspicabile in quanto sedici milioni di persone abitano la zona del bacino del Po e qui sono concentrati il 55% del patrimonio zootecnico italiano, il 35% della produzione agricola e il 37% delle industrie le quali però sostengono il 46% dei posti di lavoro (fonte AdB-Po). Per questi motivi il Po e il suo bacino sono da considerare come zone nevralgiche per l’intera economia italiana e una delle aree europee con la più alta concentrazione di popolazione, industrie e attività commerciali. Dal punto di vista economico, l’area è strategica per il Paese garantendo un PIL che copre il 40% di quello nazionale, grazie alla presenza di grandi industrie e di una quota rilevante di piccole e medie imprese, nonché d’attività agricole e zootecniche diffuse. Il punto di partenza è stato il modello numerico quasi-bidimensionale precedentemente sviluppato dal DISTART nel 2008 con il software HEC-RAS, la cui schematizzazione geometrica copriva unicamente l'alveo del Fiume (Fasce A e B secondo la denominazione adottata dall'AdB-Po) e le cui condizioni iniziali e al contorno rispecchiavano un evento con tempo di ritorno pari a duecento anni. Si è proceduto dunque alla definizione di nuove sollecitazioni di progetto, volte a riprodurre nelle sezioni strumentate del Po gli idrogrammi sintetici con tempo di ritorno di cinquecento anni messi a punto dal D.I.I.A.R. (Dipartimento di Ingegneria Idraulica, Ambientale e del Rilevamento, DIIAR, 2001) del Politecnico di Milano. Il modello stesso è stato poi aggiornato e considerevolmente modificato. Il risultato consiste in un nuovo modello matematico idraulico di tipo quasi-bidimensionale che, attraverso una schematizzazione concettuale, riproduce il comportamento idraulico in occasione di eventi di piena al limite della prevedibilità per tutte e tre le Fasce Fluviali considerate nel Piano stralcio per l’Assetto Idrogeologico redatto dall'AdB-Po (Fasce A, B C, v. PAI, 1999). I diversi comparti idraulici in cui può essere suddivisa la Fascia C sono stati inseriti nel modello e geometricamente descritti in termini di curve di riempimento, ricavate a partire dal DTM del Bacino del Po attraverso opportune elaborazioni in ambiente GIS (Geographic Information System). Una volta predisposto il modello sono state condotte due tipologie di simulazioni. Una prima serie è stata volta alla definizione in maniera iterativa dei punti critici degli argini maestri, ovvero quelli nei quali si prevedeva avvenisse la tracimazione, e alla modellazione in essi della formazione di brecce, decisive per una corretta riproduzione del fenomeno di esondazione all'esterno delle arginature maestre nell'attuale configurazione; bisogna infatti considerare che le arginature maestre vengono comunemente progettate con il solo fine di contenere le portate di piena in alveo, e che dunque un’eventuale tracimazione induce fenomeni erosivi che solitamente portano all'apertura di una breccia nel manufatto (rotta arginale). Un'ulteriore simulazione ha permesso di valutare l'evoluzione del fenomeno sotto l'ipotesi di un intervento di consolidamento degli argini maestri nei tratti critici (interessati dai sormonti) e quindi di rotta arginale impedita. Il confronto dei risultati ottenuti ha evidenziato i benefici associati ad una laminazione controllata dell'evento di piena all'esterno delle arginature. In questo contesto il termine "controllata" è esclusivamente associato al fenomeno di rotta arginale, come detto inibita per lo scenario ipotetico. I benefici di tale controllo si hanno in termini di volumi, di portate esondate e di tiranti attesi nei comparti idraulici. Lo strumento modellistico predisposto nell’ambito della Tesi di Laurea Specialistica si presta ad essere utilizzato a supporto dell’identificazione su ampia scala delle zone della Fascia C meno “sensibili”, in quanto meno vulnerabili ai fenomeni di allagamento. Questo ulteriore passaggio costituisce il punto di partenza per delineare le strategie ottimali di laminazione controllata in Fascia C degli eventi al limite della prevedibilità al fine della riduzione del rischio idraulico nelle aree di pianura prospicienti il Po, aspetto che verrà affrontato in sviluppi successivi del presente lavoro.

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.

L'impiego del modello di Rash per la valutazione della soddisfazione del paziente nell'ambito delle strutture sanitarie di ricovero

Hospitals and health service providers are use to collect data about patient’s opinion to improve patient health status and communication with them and to upgrade the management and the organization of the health service provided. A lot of survey are carry out for this purpose and several questionnaire are built to measure patient satisfaction. In particular patient satisfaction is a way to describe and assess the level of hospital service from the patient’s point of view. It is a cognitive and an emotional response to the hospital experience. Methodologically patient satisfaction is defined as a multidimensional latent variable. To assess patient satisfaction Item Response Theory has greater advantages compared to Classical Test Theory. Rasch model is a one-parameter model which belongs to Item Response Theory. Rasch model yield objective measure of the construct that are independent of the set of people interviewed and of set of items used. Rasch estimates are continuous and can be useful to “calibrate” the scale of the latent trait. This research attempt to investigate the questionnaire currently adopted to measure patient satisfaction in an Italian hospital, completed by a large sample of 3390 patients. We verify the multidimensional nature of the variable, the properties of the instrument and the level of satisfaction in the hospital. Successively we used Rasch estimates to describe the most satisfied and the less satisfied patients.

Tecniche di elaborazione di dati macrosismici per la definizione di sorgenti sismogenetiche

La valutazione dell’intensità secondo una procedura formale trasparente, obiettiva e che permetta di ottenere valori numerici attraverso scelte e criteri rigorosi, rappresenta un passo ed un obiettivo per la trattazione e l’impiego delle informazioni macrosismiche. I dati macrosismici possono infatti avere importanti applicazioni per analisi sismotettoniche e per la stima della pericolosità sismica. Questa tesi ha affrontato il problema del formalismo della stima dell’intensità migliorando aspetti sia teorici che pratici attraverso tre passaggi fondamentali sviluppati in ambiente MS-Excel e Matlab: i) la raccolta e l’archiviazione del dataset macrosismico; ii), l’associazione (funzione di appartenenza o membership function) tra effetti e gradi di intensità della scala macrosismica attraverso i principi della logica dei fuzzy sets; iii) l’applicazione di algoritmi decisionali rigorosi ed obiettivi per la stima dell’intensità finale. L’intera procedura è stata applicata a sette terremoti italiani sfruttando varie possibilità, anche metodologiche, come la costruzione di funzioni di appartenenza combinando le informazioni macrosismiche di più terremoti: Monte Baldo (1876), Valle d’Illasi (1891), Marsica (1915), Santa Sofia (1918), Mugello (1919), Garfagnana (1920) e Irpinia (1930). I risultati ottenuti hanno fornito un buon accordo statistico con le intensità di un catalogo macrosismico di riferimento confermando la validità dell’intera metodologia. Le intensità ricavate sono state poi utilizzate per analisi sismotettoniche nelle aree dei terremoti studiati. I metodi di analisi statistica sui piani quotati (distribuzione geografica delle intensità assegnate) si sono rivelate in passato uno strumento potente per analisi e caratterizzazione sismotettonica, determinando i principali parametri (localizzazione epicentrale, lunghezza, larghezza, orientazione) della possibile sorgente sismogenica. Questa tesi ha implementato alcuni aspetti delle metodologie di analisi grazie a specifiche applicazioni sviluppate in Matlab che hanno permesso anche di stimare le incertezze associate ai parametri di sorgente, grazie a tecniche di ricampionamento statistico. Un’analisi sistematica per i terremoti studiati è stata portata avanti combinando i vari metodi per la stima dei parametri di sorgente con i piani quotati originali e ricalcolati attraverso le procedure decisionali fuzzy. I risultati ottenuti hanno consentito di valutare le caratteristiche delle possibili sorgenti e formulare ipotesi di natura sismotettonica che hanno avuto alcuni riscontri indiziali con dati di tipo geologico e geologico-strutturale. Alcuni eventi (1915, 1918, 1920) presentano una forte stabilità dei parametri calcolati (localizzazione epicentrale e geometria della possibile sorgente) con piccole incertezze associate. Altri eventi (1891, 1919 e 1930) hanno invece mostrato una maggiore variabilità sia nella localizzazione dell’epicentro che nella geometria delle box: per il primo evento ciò è probabilmente da mettere in relazione con la ridotta consistenza del dataset di intensità mentre per gli altri con la possibile molteplicità delle sorgenti sismogenetiche. Anche l’analisi bootstrap ha messo in evidenza, in alcuni casi, le possibili asimmetrie nelle distribuzioni di alcuni parametri (ad es. l’azimut della possibile struttura), che potrebbero suggerire meccanismi di rottura su più faglie distinte.

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.

Measure of Global Specialization and Spatial Clustering for the Identification of "Specialized" Agglomeration

The intensity of regional specialization in specific activities, and conversely, the level of industrial concentration in specific locations, has been used as a complementary evidence for the existence and significance of externalities. Additionally, economists have mainly focused the debate on disentangling the sources of specialization and concentration processes according to three vectors: natural advantages, internal, and external scale economies. The arbitrariness of partitions plays a key role in capturing these effects, while the selection of the partition would have to reflect the actual characteristics of the economy. Thus, the identification of spatial boundaries to measure specialization becomes critical, since most likely the model will be adapted to different scales of distance, and be influenced by different types of externalities or economies of agglomeration, which are based on the mechanisms of interaction with particular requirements of spatial proximity. This work is based on the analysis of the spatial aspect of economic specialization supported by the manufacturing industry case. The main objective is to propose, for discrete and continuous space: i) a measure of global specialization; ii) a local disaggregation of the global measure; and iii) a spatial clustering method for the identification of specialized agglomerations.

OGM e consumatore: il ruolo della conoscenza e della fiducia nelle fonti d'informazione attraverso la Teoria del Comportamento Pianificato

Il lavoro presentato si propone di fornire un contributo all'implementazione di indagini finalizzate a misurare l'evoluzione delle intenzioni d'acquisto del consumatore italiano nei confronti degli OGM, data anche l'impossibilità  al momento di avere indicazioni e dati sul comportamento (vista la quasi totale assenza dei prodotti OGM nella distribuzione, se si eccettuano i prodotti d'allevamento di animali alimentati con OGM per cui non è previsto nessun obbligo di etichettatura). Le coltivazioni transgeniche (Organismi Geneticamente Modificati) si stanno diffondendo abbastanza rapidamente nel contesto mondiale, dal 1996, primo anno in cui sono uscite dalla fase sperimentale, ad oggi. Nel 2008 la superficie globale delle colture biotech è stata di 125 milioni di ettari, circa il 9% in più rispetto ai 114 milioni del 2007, mentre il numero dei Paesi che hanno adottato varietà  GM è giunto a 25. Di questi sono soprattutto Usa, Canada, Argentina, Brasile, Cina e India a trainare la crescita; le colture più diffuse sono soia, mais, cotone e colza, prodotti destinati principalmente al segmento feed e al segmento no-food e solo in minima parte al segmento food (cioè all'alimentazione diretta umana). Molte più resistenze ha incontrato tale sviluppo nei Paesi dell'Unione europea. A tutt'oggi le coltivazioni GM hanno raggiunto estensioni significative solamente in Spagna, con alcune decine di migliaia di ettari di mais GM. Mais che peraltro è l'unica produzione per cui è stata autorizzata una varietà  GM alla coltivazione. Si intuisce in sostanza come in Europa si sia assunto un atteggiamento molto più prudente verso l'utilizzo su larga scala di tale innovazione scientifica, rispetto a quanto accaduto nei grandi Paesi citati in precedenza. Una prudenza dettata dal serrato dibattito, tuttora in corso, tra possibilisti e contrari, con contrapposizioni anche radicali, al limite dell'ideologia. D'altro canto, le indagini di Eurobarometro hanno messo in luce un miglioramento negli ultimi anni nella percezione dei cittadini europei verso le biotecnologie: dopo aver raggiunto un livello minimo di fiducia nel 1999, si è manifestata una lenta risalita verso i livelli di inizio anni '90, con percentuali di "fiduciosi" intorno al 55-60% sul totale della popolazione. Tuttavia, sebbene sulle biotecnologie in genere (l'Eurobarometro individua quattro filoni: alimenti contenenti OGM, terapie geniche, nanotecnologie e farmaci contenenti OGM), il giudizio sia abbastanza positivo, sugli alimenti permane un certo scetticismo legato soprattutto a considerazioni di inutilità  della tecnologia, di rischio percepito e di accettabilità morale: per citare il caso italiano, che, contrariamente a quello che si potrebbe pensare, è tra i più elevati nel contesto europeo, solamente un cittadino su tre valuta positivamente gli alimenti contenenti OGM. Se si analizza, inoltre, il sentiment del settore agricolo, nel quale il tema riveste anche un'importanza di natura economico-produttiva, in quanto incidente sui comportamenti e sulla strategie aziendali, sembra emergere un'apertura significativamente più elevata, se non una vera e propria frattura rispetto all'opinione pubblica. Infatti, circa due maiscoltori lombardi su tre (Demoskopea, 2008), cioè la tipologia di agricoltori che potrebbe beneficiare di tale innovazione, coltiverebbero mais GM se la normativa lo consentisse. Ebbene, in tale contesto diventa d'estremo interesse, sebbene di non facile praticabilità , lo studio e l'implementazione di modelli volti a monitorare le componenti che concorrono a formare l'intenzione e, in ultima analisi, il comportamento, dei consumatori verso gli OGM. Un esercizio da attuare per lo più tramite una serie di misurazioni indirette che devono fermarsi necessariamente all'intenzione nel caso italiano, mentre in altri Paesi che hanno avuto legislazioni più favorevoli all'introduzione degli OGM stessi nella produzione food può perseguire approcci d'analisi field, focalizzati non solo sull'intenzione, ma anche sul legame tra intenzione ed effettivo comportamento. Esiste una vasta letteratura che studia l'intenzione del consumatore verso l'acquisto di determinati beni. Uno degli approcci teorici che negli ultimi anni ha avuto più seguito è stato quello della Teoria del Comportamento Pianificato (Ajzen, 1991). Tale teoria prevede che l'atteggiamento (cioè l'insieme delle convinzioni, credenze, opinioni del soggetto), la norma soggettiva (cioè l'influenza dell'opinione delle persone importanti per l'individuo) e il controllo comportamentale percepito (ovvero la capacità , auto-percepita dal soggetto, di riuscire a compiere un determinato comportamento, in presenza di un'intenzione di ugual segno) siano variabili sufficienti a spiegare l'intenzione del consumatore. Tuttavia, vari ricercatori hanno e stanno cercando di verificare la correlazione di altre variabili: per esempio la norma morale, l'esperienza, l'attitudine al rischio, le caratteristiche socio-demografiche, la cosiddetta self-identity, la conoscenza razionale, la fiducia nelle fonti d'informazione e via discorrendo. In tale lavoro si è cercato, quindi, di esplorare, in un'indagine "pilota" quali-quantitativa su un campione ragionato e non probabilistico, l'influenza sull'intenzione d'acquisto di prodotti alimentari contenenti OGM delle variabili tipiche della Teoria del Comportamento Pianificato e di alcune altre variabili, che, nel caso degli OGM, appaiono particolarmente rilevanti, cioè conoscenza, fiducia nelle fonti d'informazione ed elementi socio-demografici. Tra i principali risultati da porre come indicazioni di lavoro per successive analisi su campioni rappresentativi sono emersi: - La conoscenza, soprattutto se tecnica, sembra un fattore, relativamente al campione ragionato analizzato, che conduce ad una maggiore accettazione degli OGM; le stesse statistiche descrittive mettono in luce una netta differenza in termini di intenzione d'acquisto dei prodotti contenenti OGM da parte del sub-campione più preparato sull'argomento; - L'esplorazione della fiducia nelle fonti d'informazione è sicuramente da approfondire ulteriormente. Dall'indagine effettuata risulta come l'unica fonte che influenza con le sue informazioni la decisione d'acquisto sugli OGM è la filiera agroalimentare. Dato che tali attori si caratterizzano per lo più con indicazioni contrarie all'introduzione degli OGM nei loro processi produttivi, è chiaro che se il consumatore dichiara di avere fiducia in loro, sarà  anche portato a non acquistare gli OGM; - Per quanto riguarda le variabili della Teoria del Comportamento Pianificato, l'atteggiamento mette in luce una netta preponderanza nella spiegazione dell'intenzione rispetto alla norma soggettiva e al controllo comportamentale percepito. Al contrario, queste ultime appaiono variabili deboli, forse perchè a tutt'oggi la possibilità  concreta di acquistare OGM è praticamente ridotta a zero ; - Tra le variabili socio-demografiche, l'influenza positiva del titolo di studio sulla decisione d'acquisto sembra confermare almeno in parte quanto emerso rispetto alla variabile "conoscenza"; - Infine, il fatto che il livello di reddito non influisca sull'intenzione d'acquisto appare abbastanza scontato, se si pensa, ancora una volta, come a tutt'oggi gli OGM non siano presenti sugli scaffali. Il consumatore non ha al momento nessuna idea sul loro prezzo. Decisamente interessante sarà  indagare l'incidenza di tale variabile quando il "fattore OGM" sarà  prezzato, presumibilmente al ribasso rispetto ai prodotti non OGM.