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OSSERVATORIO SULLA CONDIZIONE GIOVANILE IN CAMPANIA
No full textObiettivo principale del progetto è quello di analizzare lo stato delle politiche giovanili campane fornendo agli amministratori pubblici un supporto utile ed adeguati spunti di riflessione per favorire efficaci strategie di politiche per i giovani sul territorio.
Ascoltare i giovani ed incoraggiare la cooperazione tra i diversi attori che operano a vari livelli nelle politiche giovanili sono i due presupposti principali per creare la condizione di una piena partecipazione dei giovani “nella società, alla società, per la società”. È, quindi necessario, dare una dimensione unitaria alle azioni in favore dei giovani per farne accrescere l’efficacia. Trasformare i nostri giovani in cittadini attivi, significa dargli il diritto, i mezzi, il luogo, la possibilità, il sostegno necessario per intervenire nelle decisioni, influenzarle ed impegnarsi in attività ed iniziative che possano contribuire alla costruzione di una società migliore.
Qualsiasi intervento in ambito sociale, parte necessariamente, da uno studio attento della realtà e dei bisogni. Il valore aggiunto di questi studi, sta proprio nell’attenta individuazione degli obiettivi non disgiunta dalla messa in opera concreta delle azioni idonee a definire il risultato atteso, partendo dall’assunto che il processo diviene un’azione sociale proprio nel momento in cui la popolazione viene coinvolta
ARS'15 International Workshop "LARGE NETWORKS AND BIG DATA: NEW METHODOLOGICAL CHALLENGES "
No full textA computational geometry approach for linear and non linear discriminant analysis
No full textA geometric discriminant criterion is a rule that allows to assign a new observation to preexisting groups. In this paper we propose a new method that works for data sets in two and three dimensions. It is totally data driven, without any model or density function assumptions, unlike usual the parametric approaches. In order to set up the procedure we exploit the geometrical properties of the Voronoi tessellation. The proposed discriminant analysis induces a space partition, that allows to deal efficiently with non linearly separable or non convex population structures. We analize the computational cost of the proposed procedure and the topological conditions concerning the group-conditional density functions that optimize the procedure performance. Because of its geometric properties, the method can be also usefully applied in statistical pattern recognition
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