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Analisi del comportamento di ancoraggi auto-perforanti con fondazione jet grouting
No full textLo sviluppo di barre cave ad alta resistenza nelle ultime due decadi ha permesso di realizzare ancoraggi geotecnici a bulbo iniettato che, non necessitando di sostegno provvisorio del foro in fase di installazione, possono raggiungere elevate capacità con tempi di esecuzione ridotti; tali sistemi vengono denominati ancoraggi a “barre autoperforanti”. Questa innovazione tecnologica ha permesso di svincolare la realizzazione dalle tradizionali metodologie esecutive che prevedono perforazione, inserimento dell’armatura e iniezione nonché, tipicamente, la necessità di un rivestimento provvisorio. Una ulteriore evoluzione del sistema autoperforante vede l’accoppiamento della nuova tecnologia con la tecnica jet grouting che, utilizzando pressioni di iniezione di 300 - 500 bar, affianca alla capacità di perforazione il meccanismo di erosione per la realizzazione della fondazione dell’ancoraggio. L’interazione tra fluido di perforazione ad alta pressione e terreno introduce una nuova incognita nel comportamento di questi sistemi geotecnici cosicché la loro progettazione è basata su ipotesi semplificative e spesso poco realistiche.
In questo contesto, la ricerca è stata finalizzata alla caratterizzazione del comportamento degli ancoraggi autoperforanti con fondazioni in jet grouting, attraverso il monitoraggio di prove di carico in vera grandezza strumentate con sensori di deformazione distribuiti lungo l’intero sviluppo del tirante e simulazioni numeriche tridimensionali agli elementi finiti. In particolare, i dati sperimentali delle prove in vera grandezza hanno fornito i dati per validare le simulazioni numeriche. Queste ultime sono risultate particolarmente complesse a causa del notevole numero di aspetti da considerare, tra cui in particolare la geometria del bulbo di fondazione e l’effetto sullo stato tensionale del terreno indotto dall’iniezione ad alta pressione.
I risultati del monitoraggio hanno messo in evidenza una distribuzione del carico lungo la fondazione dell’ancoraggio fortemente non lineare, nonché una portanza unitaria nel tratto iniziale della fondazione superiore alle attese. Tali evidenze hanno reso necessaria un’analisi approfondita delle possibili cause, al fine di rappresentarle in modo appropriato nella modellazione numerica. A tale scopo sono state sviluppate specifiche strategie di simulazione per la corretta modellazione degli effetti dell’installazione degli ancoraggi realizzati mediante la tecnica del jet grouting.The development of high-strength hollow bars over the past two decades has enabled the construction of pressure-grouted geotechnical anchors which, not requiring temporary hole support during installation, can achieve high capacities with reduced execution times. These systems are referred to as self-drilling anchors. This technological innovation has made it possible to overcome traditional construction procedures—comprising drilling, reinforcement installation, and grouting—which typically require temporary casing.
A further evolution of the self-drilling system involves coupling the new technology with jet grouting, which, by using injection pressures of 300–500 bar, combines the drilling capability with an erosion mechanism for forming the anchor foundation. The interaction between high-pressure drilling fluid and soil introduces a new source of uncertainty in the behaviour of these geotechnical systems, such that their design is based on simplified and often unrealistic assumptions.
Within this framework, the research aimed to characterize the behaviour of self-drilling anchors with jet-grouted foundations through the monitoring of full-scale load tests instrumented with distributed strain sensors along the entire length of the anchor, together with three-dimensional finite element simulations. In particular, the experimental data from the full-scale tests provided the basis for validating the numerical simulations. These simulations proved to be particularly complex due to the large number of factors to be considered, especially the geometry of the foundation bulb and the effect on the soil stress state induced by high-pressure injection.
The monitoring results highlighted a strongly non-linear load distribution along the anchor foundation, as well as a unit side resistance in the initial portion of the foundation higher than expected. These findings made an in-depth analysis of the possible causes necessary, in order to adequately represent them in the numerical modelling. To this end, specific simulation strategies were developed to correctly model the installation effects of anchors constructed using the jet grouting technique
Homocysteine levels do not impact cognitive profile in frontotemporal dementia
No full textBackgroundThis study aimed at investigating whether high plasma homocysteine (Hcy) levels affect specific cognitive functions in individuals with Frontotemporal Dementia (FTD). While Hcy is a well-established risk factor for cerebrovascular disorders and Alzheimer's Disease, its role in other neurodegenerative dementias remains unclear. Furthermore, it is not known whether elevated Hcy levels contribute to a generalized cognitive decline or selectively impair specific cognitive domains. This uncertainty may stem from previous studies predominantly relying on global cognitive assessments rather than detailed domain-specific measures.MethodsIn a cross-sectional design, 173 patients with a diagnosis of FTD underwent a comprehensive neuropsychological evaluation assessing key cognitive domains, including memory, language, visuoperception, visuospatial abilities, executive functioning, constructional praxis, and ideomotor praxis. The influence of plasma Hcy levels and other potential risk factors (e.g., cholesterol levels, smoking habits, triglycerides, and the presence of the apolipoprotein E epsilon 4 allele) was analysed.ResultsA Generalized Linear Model analysis revealed no significant association between elevated Hcy levels and cognitive performance across domains in the FTD cohort.ConclusionsHcy levels were not significantly associated with cognitive performance in a large sample of individuals with FTD. If replicated, these findings could challenge the hypothesis that Hcy constitutes a risk factor for FTD
Quantum Algorithms for Computational Electromagnetics, Quantum Optimization, Training and Simulation for Complex Electromagnetic Problems
No full textQuesta tesi esplora metodi computazionali quantistici per la risoluzione di problemi chiave
nell'elettromagnetismo computazionale, affrontando i limiti di scalabilità dei risolutori classici
quando si tratta di sistemi elettromagnetici di grandi dimensioni, ad alta frequenza o altamente complessi. Sfruttando l'analogia formale tra le equazioni di Maxwell e la dinamica di tipo Schrödinger, il lavoro sviluppa algoritmi quantistici in grado di rappresentare ed
evolvere campi elettromagnetici in modo efficiente all'interno di framework di meccanica quantistica.
Il primo contributo è l'applicazione del Variational Quantum Eigensolver (VQE)
per calcolare i modi elettrici trasversali (TE) e magnetici trasversali (TM) in guide d'onda rettangolari e cilindriche. Riformulando l'equazione di Helmholtz come un problema di autovalori hamiltoniano quantistico, si dimostra che il VQE estrae accuratamente i modi fondamentali e di ordine superiore utilizzando simulatori a pochi qubit, evitando il calcolo a spettro completo. La seconda parte analizza l'algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA) per la configurazione di superfici intelligenti riconfigurabili (RIS).
Modellando il controllo RIS come un'hamiltoniana a vetro di spin, l'algoritmo identifica configurazioni di fase ottimali in ambienti multipath e fornisce un'analisi di plateau sterili e dinamiche di training, evidenziando sia i limiti potenziali che quelli attuali dell'era NISQ. Infine, la tesi introduce la simulazione hamiltoniana alle differenze finite (FDHS) delle equazioni di Maxwell utilizzando sia la decomposizione di Trotter-Suzuki (TSD)
che la formulazione di Riemann-Silberstein. Questi metodi consentono l'evoluzione temporale unitaria dei campi elettromagnetici su hardware quantistico e dimostrano uno stretto accordo con i risultati FDTD classici. Insieme, questi contributi stabiliscono un quadro unificato
per l'elettromagnetismo computazionale quantistico, mostrando come gli algoritmi quantistici possano affrontare l'analisi modale, l'ottimizzazione elettromagnetica e la simulazione full-wave con una migliore scalabilità e rappresentazioni quantistiche native.This dissertation explores quantum computational methods for solving key problems
in computational electromagnetics, addressing the scalability limitations of classical
solvers when dealing with large, high-frequency, or highly complex electromagnetic
systems. Leveraging the formal analogy between Maxwell’s equations and Schrödinger-
like dynamics, the work develops quantum algorithms capable of representing and
evolving electromagnetic fields efficiently within quantum mechanical frameworks.
The first contribution is the application of the Variational Quantum Eigensolver (VQE)
to compute transverse electric (TE) and transverse magnetic (TM) modes in rectangu-
lar and cylindrical waveguides. By reformulating the Helmholtz equation as a quan-
tum Hamiltonian eigenvalue problem, VQE is shown to accurately extract fundamen-
tal and higher-order modes using few-qubit simulators, avoiding full spectrum com-
putation. The second part investigates the Quantum Approximate Optimization Al-
gorithm (QAOA) for the configuration of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS).
Modeling RIS control as a spin-glass Hamiltonian, the algorithm identifies optimal
phase configurations in multipath environments and provides an analysis of barren
plateaus and training dynamics, highlighting both potential and current NISQ era
limitations. Finally, the thesis introduces Finite Difference Hamiltonian Simulation
(FDHS) of Maxwell’s equations using both the Trotter–Suzuki decomposition (TSD)
and the Riemann–Silberstein formulation. These methods enable unitary time evo-
lution of electromagnetic fields on quantum hardware and demonstrate close agree-
ment with classical FDTD results. Together, these contributions establish a unified
framework for quantum computational electromagnetics, showing how quantum al-
gorithms can tackle modal analysis, electromagnetic optimization, and full-wave sim-
ulation with improved scalability and quantum-native representations
Pharmacological modulation of mitochondrial bioenergetics to prevent neurodegenerative damage, ionic dysfunctions and oxidative stress in an Alzheimer's disease model
No full textLa malattia di Alzheimer (MA) è la principale causa di demenza a livello mondiale. I trattamenti farmacologici attualmente disponibili agiscono principalmente su sintomi e comorbilità associate alla MA e le poche terapie disponibili possono solo rallentare moderatamente la progressione della malattia. Al contrario, strategie che affrontano le disfunzioni bioenergetiche cerebrali, che emergono sin dalle fasi precliniche della malattia, possono frenare in modo più efficace il declino della MA. Tale approccio potrebbe essere incentrato sulla glutammato deidrogenasi (GDH), un enzima mitocondriale che, fungendo da ponte tra il metabolismo del glutammato e il ciclo dell'acido tricarbossilico (TCA), svolge un importante ruolo nella neurotrasmissione eccitatoria e nella produzione di energia.
In questo lavoro abbiamo studiato in un modello di cellule neuronali se l'attivazione farmacologica della GDH da parte del BCH possa promuovere la sintesi di ATP e limitare le disfunzioni cellulari e la morte indotte dalla gliceraldeide (GA), un composto capace di provocare alterazioni metaboliche simili a quelle presenti nelle fasi precoci della MA. Nel complesso, abbiamo scoperto che nelle cellule neuronali esposte alla GA la stimolazione della GDH da parte del BCH riporta la produzione di ATP al valore di controllo, sopprime la produzione di ROS e la depolarizzazione mitocondriali, previene la disregolazione dell'omeostasi del calcio e migliora la sopravvivenza cellulare. Infine, e in modo sorprendente, il trattamento con BCH inverte l'aumento dei biomarcatori dell'AD (ovvero, pTau e Aβ) causato dall'esposizione a GA.
In conclusione, il nostro lavoro fornisce una prova concettuale per un approccio terapeutico che miri a sfruttare il metabolismo del glutammato attraverso l'attivazione della GDH, con l'obiettivo di ripristinare le caratteristiche patologiche associate alla neurodegenerazione correlata alla MA.Alzheimer's disease (AD) is the leading cause of dementia worldwide. Current pharmacological treatments primarily address symptoms and comorbidities associated with AD, while the few available therapies, which essentially target end products of the underlying pathology, can only moderately slow disease progression. On the contrary, strategies that tackle brain bioenergetic dysfunctions, which emerge since preclinical stages of the disease continuum, may more effectively curb AD decline. Such an approach may focus on glutamate dehydrogenase (GDH), a mitochondrial enzyme that, serving as the critical bridge between glutamate metabolism and tricarboxylic acid (TCA) cycle, plays a major role in excitatory neurotransmission and energy production. Moreover, defects in GDH functions have been associated with neurodegenerative disorders.
In this work we investigated in a neuronal cell model whether the pharmacological activation of GDH by BCH can promote ATP synthesis and limit cell dysfunctions and death induced by glyceraldehyde (GA) – used to mimic early metabolic alterations of AD. Collectively, we found that in GA-exposed neuronal cells the stimulation of GDH by BCH rescues ATP production to control value, suppresses mitochondrial ROS production and depolarization, prevents dysregulation of calcium homeostasis and improves cell survival. Finally and strikingly, BCH treatment reverts the increase in AD biomarkers (namely, pTau and Aβ) observed after GA exposure.
In conclusion, our work provides a proof of concept for a therapeutic approach targeting glutamate metabolism via the activation of GDH with the aim of restoring pathological features associated with AD-related neurodegeneration
ADVANCING PRECISION AGRICULTURE THROUGH SPECTRAL SENSING AND MACHINE LEARNING: DATA-DRIVEN MODELS FOR CROP MONITORING
No full textLa tesi esplora l’integrazione di tecniche di spectral sensing e algoritmi di machine learning per migliorare la valutazione agronomica e la selezione precoce di nuovi ibridi di girasole. Nel primo anno, l’analisi dei dati iperspettrali ha evidenziato quattro lunghezze d’onda strategiche nella regione dell’infrarosso e del red edge (715, 719, 756-765 nm) che spiegano la maggiore variabilità spettrale tra i genotipi. La composizione di acidi grassi e, in particolare l’acido oleico, sono emersi come fattore discriminante tra gli ibridi. Nel secondo e terzo anno, l’uso di immagini multispettrali da drone ha mostrato una marcata sensibilità dei principali indici vegetazionali ai cambiamenti fenologici, confermando pattern coerenti con le dinamiche fisiologiche della coltura. L’analisi predittiva ha rivelato che il NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) è l’indice più robusto per la modellazione della fenologia del girasole, garantendo stabilità e migliori prestazioni dei modelli di regressione lineare in tutti gli anni di sperimentazione. Per quanto riguarda i parametri agronomici, nel secondo anno, i modelli hanno ottenuto buone performance per la stima della resa (R2 = 0.4; RMSE = 0.25 t ha-1) e della percentuale di olio (R2 = 0.40; RMSE = 2.12%), mentre l’acido oleico non è risultato predicibile. Invece, nel terzo anno, i modelli per stimare tutti i parametri agronomici hanno fatto registrare scarse performance. Complessivamente, il lavoro propone un protocollo scalabile e riproducibile per integrare sensori spettrali e modelli di machine learning nella fenotipizzazione del girasole, evidenziando le potenzialità delle tecnologie digitali per accelerare la selezione varietale e ottimizzare la gestione sperimentale.The thesis explores the integration of spectral sensing techniques and machine learning algorithms to improve agronomic assessment and early selection of new sunflower hybrids. During the first year, the analysis of hyperspectral data identified four strategic wavelengths in near infrared and red edge regions (715, 719, 756-765 nm) that explained most of the spectral variability among genotypes. Fatty acid composition, and oleic acid in particular, emerged as a key discriminant factor between hybrids. In the second and third years, the use of drone-based multispectral imagery revealed a strong sensitivity of major vegetation indices to phenological changes, confirming patterns consistent with crop physiological dynamics. Predictive analyses showed that NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) was the most robust index for modelling sunflower phenological evolution, ensuring stability and superior performance of linear regression models across all years of experimentation. Regarding agronomic parameters, during the second year, the models achieved good performance in estimating achene yield (R2 = 0.40; RMSE = 0.25 t ha−1) and oil percentage (R2 = 0.40; RMSE = 2.12%), while oleic acid content could not be predicted. Conversely, in the third year, models for estimating all agronomic parameters showed poor performance. Overall, the work proposes a scalable and reproducible protocol for integrating spectral sensors and machine learning models in sunflower phenotyping, highlighting the potential of digital technologies to accelerate varietal selection and optimise experimental field management
Study protocol for a pilot randomized controlled trial on the feasibility and preliminary efficacy of an integrated psychoeducational intervention for transition-age youths in acute psychiatric settings
Full text linkIntroduction: Psychoeducation is a psychosocial intervention aimed at providing knowledge, cognitive and communication strategies to improve illness awareness and coping skills in patients with psychiatric disorders. Adolescence is a critical phase in psychopathological development. Integrating psychoeducational interventions among youngsters, since hospital clinical practice during mental illness onset, can significantly impact on the global functioning and long-term prognosis. This study aims to assess the feasibility and efficacy of a psychoeducational group intervention to reduce emotional dysregulation and affective symptomatology in a sample of youths hospitalized at the Transitional Psychiatry ward, Marche University Hospital, Ancona, Italy.Methods: Participants (aged 15-24) will attend weekly thematic modules led by psychiatrists, psychologists and trainees. The control group will receive the treatment as usual. The modules included in the intervention will address the following topics: emotions, anxiety, psychotic experiences, addictions, sleep, therapies, communication and social skills. Participants will be assessed at baseline, at the end of the intervention and at 3-, 6- and 12 months post-randomization.Results: We expect to observe a significant improvement in the emotional regulation and in the secondary outcomes (mental health literacy, internalized stigma, social functioning, rehospitalization, and coping strategies). Satisfaction questionnaires will also be administered at the end of each session to identify any changes to the intervention, adapting it to patient satisfaction.Conclusions: The protocol proposes a transdiagnostic and multimodal psychoeducational model aimed at a youth population with high clinical complexity, with potential benefits in terms of secondary prevention, therapeutic continuity and reduction of relapses. Intervention from the acute stages of the illness could ensure greater improvement in the subsequent period, while also establishing a stronger therapeutic alliance
Precision Oncology in Clinical Practice: Insights from the Marche Region Molecular Tumor Board with a Focus on Cholangiocarcinoma
No full textLa letteratura recente evidenzia i significativi benefici dell’oncologia di precisione per i pazienti oncologici, basata su un approccio di medicina personalizzata che integra informazioni genetiche ed epigenetiche per selezionare il trattamento più appropriato. I test molecolari, in particolare il Next Generation Sequencing (NGS), svolgono un ruolo centrale; tuttavia, la loro applicazione quotidiana rimane complessa, rendendo essenziali la partecipazione a trial clinici e la condivisione dei dati. Per gestire questa complessità, sono stati istituiti i Molecular Tumor Boards (MTB), team multidisciplinari che comprendono oncologi, patologi, farmacisti, ricercatori e genetisti. Attraverso l’interpretazione integrata dei dati clinici e molecolari, gli MTB forniscono raccomandazioni terapeutiche basate sull’evidenza, migliorando la gestione dei pazienti e gli outcome clinici. Nel 2021, presso l’Azienda Ospedaliero-Universitaria (AOU) delle Marche ad Ancona, sono stati istituiti il Centro Oncologico e di Ricerca (CORM) e il primo MTB regionale. Lo studio ha analizzato quattro anni di attività dell’MTB per valutarne l’impatto sulle strategie terapeutiche. I risultati hanno mostrato che, sebbene la maggior parte dei pazienti fosse indirizzata a terapie standard, le raccomandazioni dell’MTB hanno avuto un impatto clinico significativo: 12,6% eleggibili per trial clinici, 3,1% cambi terapeutici immediati, 0,5% cambio terapia in caso di progressione e 1% richieste per programmi di Accesso Espanso (EAP). Tra i tumori, l’approccio multidisciplinare si è rivelato particolarmente utile nel colangiocarcinoma (CCA), il tipo di tumore più frequentemente discusso. Infine, lo studio esplora il potenziale della biopsia liquida per caratterizzare più approfonditamente il panorama molecolare del CCA e per orientare il monitoraggio della malattia, fornendo una base concettuale per una futura integrazione di test molecolari personalizzati nelle valutazioni di routine dell’MTB.Recent literature highlights the significant benefits of precision oncology for cancer patients, based on a personalized medicine approach that integrates genetic and epigenetic information to select the most appropriate treatment. Molecular testing, particularly Next Generation Sequencing (NGS), plays a central role; however, its routine implementation remains challenging, making participation in clinical trials and data sharing essential. To address this complexity, Molecular Tumor Boards (MTBs) have been established as multidisciplinary teams including oncologists, pathologists, pharmacists, researchers and geneticists. Through integrated interpretation of clinical and molecular data, MTBs provide evidence-based therapeutic recommendations, improving patient management and clinical outcomes. In 2021, the Research and Cancer Centre of Marche (“Centro Oncologico e di Ricerca” - CORM) and the first regional MTB were established at the Azienda Ospedaliero-Universitaria (AOU) delle Marche in Ancona. This study reviewed four years of MTB activity to assess its impact on therapeutic strategies. Results showed that although standard therapies were recommended for most of the patients discussed, MTB-driven recommendations had a meaningful clinical impact in a subset of cases: 12.6% were deemed eligible for clinical trials, immediate therapy changes were recommended for 3.1%, a therapy change upon disease progression was suggested in 0.5%, and requests for Expanded Access Programs (EAPs) were made in 1%. Among tumors, the multidisciplinary approach proved particularly valuable in cholangiocarcinoma (CCA), the most frequently discussed tumor type. Finally, the study explores the potential of liquid biopsy to further characterize the molecular landscape of CCA and inform disease monitoring, providing a conceptual rationale for the future integration of personalized molecular tests alongside routine MTB evaluations
L’implementazione dei fattori ESG nel contratto di franchising: profili di sostenibilità e di riequilibrio del potere contrattuale
No full textIl contratto di franchising costituisce, nel panorama economico nazionale e internazionale, uno degli strumenti negoziali di maggiore rilievo in quanto è caratterizzato da un delicato equilibrio tra cooperazione e autonomia delle parti. Negli ultimi anni, l’integrazione dei principi ESG (Environmental, Social, Governance) all’interno delle reti di franchising ha posto nuove e complesse sfide interpretative e applicative, sollevando in particolare ulteriori questioni inerenti all’asimmetria di potere tra affiliante e affiliato. In tale prospettiva, si pone la necessità di verificare in che modo la sostenibilità, intesa non soltanto quale valore etico, ma anche come requisito normativo e strategia competitiva, incida sulle dinamiche contrattuali e sull’assetto degli interessi sottesi al rapporto di affiliazione commerciale.
Lo stato attuale della ricerca evidenzia un progressivo incremento dell’attenzione dottrinale e normativa verso l’adozione di modelli ESG da parte di un numero crescente di tipologie di imprese, le quali possono configurarsi come franchisor, anche quale risposta alle pressioni di natura regolatoria, economico-finanziaria e sociale provenienti rispettivamente dal legislatore, dal mercato e dalla società civile. Nondimeno, la transizione verso modelli sostenibili presenta non poche criticità, poiché gli obblighi economici e gestionali che ne derivano tendono, secondo la più recente letteratura e giurisprudenza, a gravare in misura prevalente sull’affiliato, accentuando le diseguaglianze contrattuali già insite nel rapporto. Occorre allora individuare soluzioni giuridiche idonee a contemperare l’esigenza di controllo dell’affiliante con l’autonomia operativa dell’affiliato, così da ridurre le asimmetrie e rafforzare la certezza del diritto.
La trattazione si articola in tre capitoli. Nel primo capitolo vengono analizzati i profili generali del contratto di franchising, soprattutto alla luce della L. 129/2004 e della relativa giurisprudenza, ricostruito nella sua evoluzione storica e concettuale, nella sua qualificazione quale terzo contratto e nelle problematiche connesse alla dipendenza economica dell’affiliato. Il secondo capitolo è volto a ricostruire la nozione dei principi ESG, attraverso un’analisi sistematica della loro definizione e del relativo inquadramento normativo nazionale, europeo ed internazionale. Il terzo capitolo, infine, è dedicato all’impatto che l’attuazione dei principi ESG nel settore del franchising produce sulle asimmetrie contrattuali, con particolare riguardo al modo in cui tali principi contribuiscano a ridefinire l’equilibrio dei rapporti tra franchisor e franchisee.The franchising agreement is one of the most important negotiating tools in the national and international economic landscape, as it is characterized by a delicate balance between cooperation and autonomy of the parties. In recent years, the integration of ESG (Environmental, Social, Governance) principles within franchising networks has posed new and complex challenges in interpretation and application, raising further questions regarding the asymmetry of power between franchisor and franchisee. From this perspective, it is necessary to examine how sustainability, understood not only as an ethical value but also as a regulatory requirement and competitive strategy, impacts contractual dynamics and the structure of interests underlying the commercial affiliation relationship.
Current research highlights a progressive increase in scholarly and regulatory attention toward the adoption of ESG models by a growing number of business types, which may be considered franchisors, partly as a response to regulatory, economic-financial, and social pressures emanating from the legislator, the market, and civil society. Nonetheless, the transition to sustainable models presents several challenges, as the resulting economic and management obligations tend, according to the most recent literature and case law, to place a greater burden on the franchisee, accentuating the contractual inequalities already inherent in the relationship. It is therefore necessary to identify suitable legal solutions that balance the franchisor's need for control with the franchisee's operational autonomy, thus reducing asymmetries and strengthening legal certainty.
The thesis is divided into three chapters. The first chapter analyzes the general aspects of the franchising contract, especially in light of Law 129/2004 and the related case law. It reconstructs its historical and conceptual evolution, its classification as a third-party contract, and the issues related to the franchisee's economic dependence. The second chapter focuses on the concept of ESG principles through a systematic analysis of their definition and the related national, European, and international regulatory framework. Finally, the third chapter is centered on the impact that the implementation of ESG principles in the franchising sector has on contractual asymmetries, with particular attention to how these principles contribute to redefining the balance of relationships between franchisors and franchisees
Flowers colour in plant communities along an elevational gradient from the beach to the high mountains of the apennines
No full textThe colours of flowers vary along elevational and latitudinal gradients in response to ecological factors. The aim of this study is to analyse the flower colour of the main grassland and woodland plant communities in central Italy along an elevational gradient ranging from 0 to 2,470 m a.s.l., using human visual perception for colour discrimination. Twenty-one vegetation types were used, distributed across five elevational ranges corresponding to the main vegetation belts recognized for the investigated territory. Five representative relevés were considered for each plant community, totalling 105 relevés and 369 herbaceous species. For each species the predominant flower colour, classified into 14 colour categories, was recorded together with the start of flowering. Consistent patterns were observed with elevation. In grasslands, abiotic factors influence the diversification of anemophilous species at the opposite extremes of the gradient. Phenology introduces a crucial axis of differentiation between woodlands and grasslands, with a marked reduction in the colour palettes of woodlands during the summer period. The number of flower colours follows the species richness, exhibiting a similar unimodal trend. However, in natural grasslands above 2,000 m a.s.l., flower colour diversity remains high despite the sharp reduction in the number of species. The results of this study highlight the species and plant communities turnover along that elevational gradient is the main driver of flower colour variation. This underscores the central role of the floristic composition of the plant community which reflects the influence of ecological factors, among which flower colour represents a key expression