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Food Heroes: un'analisi antropologica e sociologica nel contesto italiano del Mediterraneo contemporaneo
No full textQuesta tesi indaga il fenomeno dei Food Heroes nel contesto italiano del Mediterraneo contemporaneo, figure che incarnano un modello di sostenibilità fondato su cura, responsabilità e radicamento territoriale. L’obiettivo è comprendere chi siano questi protagonisti del cambiamento agroalimentare e come, attraverso pratiche quotidiane e scelte etiche, contribuiscano a rigenerare comunità, paesaggi e tradizioni locali.
L’elaborato intreccia prospettive antropologiche e sociologiche per analizzare il cibo come elemento identitario e culturale, evidenziando il contrasto tra globalizzazione e produzioni locali. La metodologia adottata, qualitativa e interpretativa, si basa su interviste semi-strutturate che hanno permesso di far emergere narrazioni, memorie e visioni del mondo.
Le sei storie raccolte delineano un’Italia che resiste: dalle api del Carso alle vigne eroiche delle Cinque Terre, dai pascoli appenninici del post-sisma alle terre della Costa Viola, fino al mare di Taranto e ai saperi comunitari di Zungri. Territorio, tradizione, innovazione e difficoltà emergono come temi ricorrenti, mostrando come la fatica si trasformi in gesto culturale e il lavoro agricolo in atto di cura.
La discussione finale riflette sulle potenzialità del territorio italiano e sugli sviluppi possibili per turismo sostenibile, educazione alimentare e politiche locali. I Food Heroes mostrano che la sostenibilità non è teoria astratta, ma pratica quotidiana che unisce produttori e comunità attraverso relazioni di prossimità e rispetto per la terra.
Il concetto di chilometro consapevole diventa chiave interpretativa di un rapporto etico tra cibo e territorio. Studiare queste storie ha significato scoprire come dietro ogni prodotto esistano volti, paesaggi e gesti di cura. I Food Heroes ricordano che il futuro si costruisce dalle radici: con lentezza, responsabilità e comunità
Studio e progettazione di un impianto fotovoltaico con analisi energetica ed economica per un’azienda locale
No full textProgettazione di un impianto fotovoltaico per un'azienda locale
Applicazione del metodo di Hardy Cross per il calcolo delle portate in reti a maglie chiuse
No full textSi introducono in primo luogo le grandezze utili alla comprensione del metodo di Hardy Cross, come le caratteristiche delle pompe e le perdite di carico. Successivamente si affronta l'analisi teorica del metodo iterativo esplicitando formule e relazioni di base. In conclusione si applica il metodo iterativo a un caso di studio tramite l'ausilio di un foglio Excel per lo svolgimento dei calcoli, traendo grafici e conclusioni in base ai risultati ottenuti
Il ruolo delle riviste scientifiche nella ricerca matematica
Get PDFA partire dagli scambi epistolari dei ricercatori matematici del XVI secolo, si ricostruisce come sono nate le prime riviste specialistiche e come essere influenzino le pubblicazioni ancora in tempi moderni. Viene illustrato il problema dei nazionalismi scientifici, della peer review e dell'open access. Si fa anche una valutazione su cosa si potrebbe migliorare in favore di un'editoria più imparziale e libera
From Rule-Based Algorithms to Deep Learning: Advancing Automated Valve Segmentation in 2D Phase-Contrast MRI
No full textTwo-dimensional phase-contrast magnetic resonance imaging (2D PC-MRI) is the reference standard for non-invasive blood flow quantification across cardiac valves and vessels. Despite its clinical relevance, current workflows remain semi-manual: initialization of the flow centre, contour propagation, and manual correction are still required in software such as Medis Suite MR (QFlow). This process is time-consuming, operator-dependent, and limits reproducibility. The objective of this thesis was to automate valve segmentation in 2D PC-MRI, combining classical image processing and deep learning, and to assess integration into clinical software.
First, a classical algorithm for flow centre detection was developed by combining temporal standard deviation, local adaptive thresholding, and temporal gradient analysis. Tested on 30 anonymized cases, it achieved 93.3% accuracy, offering a lightweight and interpretable alternative to manual initialization. Second, deep learning models were trained on a multi-centre dataset of 155 cases, including U-Net, Dense U-Net, and UNetR. The best model, a Dense U-Net with 5-frame input, achieved a Dice coefficient of 0.92 on the validation set and was integrated into QFlow through ONNX conversion and C++ implementation, demonstrating clinical feasibility. Finally, a learning curve analysis using 60 annotated cases showed that robust performance (Dice ≈ 0.89) could already be obtained with 20% of the data, with performance plateauing beyond 80%. This highlights efficient annotation strategies and the potential for scalable clinical adoption
Characterising the emission mechanisms of Extreme High Synchrotron Peak blazars: a CTAO pathfinder project
No full textBlazars are jetted AGNs with spectral energy distribution (SED) characterised by two broad peaks often attributed respectively to synchrotron and inverse Compton emission from the jets. The precise frequency of the peaks is variable and is used for classification: High Synchrotron Peak (HSP) and Extreme High Synchrotron Peak (EHSP) blazars are those displaying the synchrotron peak in the UV to hard x-ray band (∼0.1-500 keV), and they are particularly interesting for studies in the Very High Energy band (VHE, i.e., > 100 GeV). In fact, in BL Lacs the known correlation between the x-ray and the VHE emission suggests that a significant number of x-ray bright HSP/EHSP blazars could be detected in the VHE band by next-generation Cherenkov telescopes. For this reason, in this work I studied x-ray and γ-ray data of a sample of HSP/EHSP blazars that were detected in the x-rays, but lacked a counterpart in the 4FGL-DR4 catalog from Fermi-LAT, to test their viability as extreme emitters and evaluate their detectability in the TeV regime with the Cherenkov Telescope Array Observatory (CTAO). I performed an x-ray analysis, by retrieving data from multiple telescopes and fitting their spectra using both a powerlaw and a log parabola model to select, by comparing the C-stat of both fits, the sources best described by a logparabola model, a result that supports a scenario where the synchrotron peak falls in the x-rays.
I then modelled the broadband SED of 9 blazars selected among the sources with x-ray spectrum best fitted with a log parabola, using two models, one assuming a log parabola electron distribution and the other one with a broken power law electron distribution, using parameters consistent with those derived by Hota et al. (2024), and I constrained the models with Fermi-LAT upper limits I personally derived. The models resulted to be generally consistent with the available data and confirmed that a subsample of sources have a significant chance of detection by CTAO
Mobile WAAM printer: design, optimization and experimental evaluation
No full textThis research presents the design and development of an autonomous climbing robot aimed at overcoming mobility challenges in complex and dynamic environments. A key innovation is the integration of Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM), enabling the robot to autonomously fabricate structural, load-bearing beams that serve as climbing paths. This approach allows for vertical movement and addresses the limitations of traditional stationary 3D printing systems. The robot follows a cycle of printing structural profiles with coupling holes, anchoring onto them, and printing the next segment, enabling continuous ascent along the Z-axis.
A major focus of the work is a novel torch compensation system that synchronizes the motion of the WAAM torch with the robot’s legs during simultaneous printing and climbing. This coordination ensures deposition accuracy and structural integrity on dynamically changing surfaces and compensates for misalignments caused by motion and geometry variations.
To manage uncertainties in positioning and anchoring, an AI-driven control framework was developed. This includes IMU-based self balancing for stability, Bayesian optimization for detecting coupling holes under uncertainty, and real-time trajectory adjustment for precise coordination between locomotion and printing.
The project began with a pre-existing mechanical design that included core components like the legs and frame, along with basic leg movement and homing functions. Initial efforts focused on studying this system and identifying improvements. Building on this foundation, the robot was completed through the integration of WAAM capabilities and synchronized torch motion. The result is a refined, fully autonomous system capable of continuous vertical fabrication and adaptive mobility
Ottimizzazione del monitoraggio della flotta nel settore del car sharing: il caso “Corrente – Sharing Mobility”
No full textIl car sharing è una soluzione cruciale per promuovere la sostenibilità nella mobilità urbana, riducendo le emissioni, ottimizzando l’uso delle risorse e migliorando la gestione dello spazio pubblico. Questo studio si concentra sul servizio Corrente, gestito da Tper S.p.A., analizzandone la gestione integrata della flotta e della logistica al fine di individuare le inefficienze operative più significative e proporre interventi migliorativi.
L’analisi delle criticità ha evidenziato problematiche legate alla gestione interna e alle prestazioni della logistica esterna, con particolare riferimento ai tempi di inattività dei veicoli e alla scarsa puntualità degli interventi. Attraverso l’applicazione di strumenti analitici allo stato dell’arte, sono state identificate le cause principali delle inefficienze, consentendo lo sviluppo di soluzioni concrete.
Le proposte migliorative sono state distinte in interventi a breve termine, a basso costo, e strategie a lungo termine, richiedenti maggiori investimenti ma con un impatto duraturo. Inoltre, è stato definito un sistema di monitoraggio basato su indicatori chiave di prestazione (KPI) per garantire il miglioramento continuo del servizio.
Questo lavoro offre raccomandazioni pratiche per ottimizzare il servizio Corrente e fornisce un modello applicabile ad altri contesti di car sharing, con l’obiettivo di favorire una mobilità urbana più efficiente e sostenibile
Applicazione della metodologia LCA a un processo di valorizzazione delle biomasse di scarto
No full textI cosmetici sono ormai parte integrante della vita quotidiana, parallelamente all’aumento della
relativa domanda, cresce anche l’attenzione verso la loro sostenibilità ambientale. Tale tendenza
stimola il mercato a sviluppare e proporre prodotti che coniughino innovazione e sostenibilità.
In questo lavoro di tesi, è stata applicata la metodologia Life Cycle Assessment (LCA) per studiare
un processo innovativo, sviluppato su scala di laboratorio, di una biocrema idratante per il corpo. Il
processo esaminato prevede l’utilizzo di scarti derivanti dalla produzione del riso come precursori
di ingredienti funzionali. La modellazione del sistema-prodotto è stata generata mediante l’uso del
software LCA for Experts. Il metodo selezionato per stimarne i potenziali impatti ambientali è
l’Environmental Footprint (EF).
Gli impatti della biocrema sono stati confrontati con quelli di due cosmetici commerciali, ed hanno
mostrato valori comparabili, dato che il processo di laboratorio non ha oneri energetici elevati. Tale
aspetto, fa sì che la differenza di scala (i.e., laboratorio ed industriale) dei sistemi analizzati, non
incida sulle stime effettuate. Questi risultati promettenti, mostrano che il processo innovativo di
produzione della biocrema ha il potenziale di essere sviluppato su scala industriale.
Secondo il metodo EF, la categoria che incide maggiormente sul valore di impatto cumulativo
calcolato dal metodo è il cambiamento climatico, con un contributo di 9.1 kg CO2 eq.
Tale categoria è fortemente influenzata dal consumo energetico della fase di emulsificazione del
processo.
È stata successivamente condotta l’analisi di incertezza del risultato, prendendo come riferimento la
norma UNI 11698.
L’applicazione dell’LCA consente di individuare sin dalle prime fasi se un processo sviluppato in
laboratorio abbia il potenziale per essere promettente ed efficace anche su scala industriale,
orientando così le scelte di ricerca verso soluzioni a minor impatto ambientale
Inclusione e successo formativo: il ruolo dei CdL in tecniche di radiologia medica per studenti con DSA e disabilità
Get PDFIl presente elaborato indaga l’esperienza degli studenti con Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) e con disabilità all’interno dei Corsi di Laurea in Tecniche di Radiologia Medica per Immagini e Radioterapia (TRMIR), con l’obiettivo di analizzare le difficoltà incontrate nel percorso accademico e individuare strategie efficaci per promuovere un apprendimento realmente inclusivo.
La ricerca, condotta attraverso un approccio misto qualitativo e quantitativo, si è articolata in due fasi: una prima indagine interna rivolta agli studenti con DSA e disabilità iscritti al CdL del Campus di Rimini, e una seconda su scala nazionale, somministrata ai Direttori Didattici dei CdL in TRMIR, finalizzata a raccogliere dati e buone pratiche adottate nei diversi Atenei italiani.
I risultati hanno evidenziato come le principali criticità emergano sia nella fruizione delle lezioni frontali, spesso caratterizzate da materiali poco accessibili o da modalità didattiche tradizionali, sia nelle attività di tirocinio, dove la variabilità delle esperienze e l’assenza di un tutor di riferimento costante possono rappresentare un ostacolo all’apprendimento.
Parallelamente, sono emerse numerose strategie di supporto efficaci, tra cui la fornitura anticipata dei materiali, l’utilizzo di strumenti visivi, l’introduzione di tutoraggio tra pari e la creazione di ambienti di tirocinio più strutturati e simulativi.
Il lavoro si conclude con la proposta di pratiche e prospettive future orientate a una formazione sanitaria che valorizzi la diversità come risorsa, promuovendo pari opportunità di apprendimento e successo formativo per tutti gli studenti