L’Unione Matematica Italiana e il Dipartimento di Matematica “Tullio Levi-Civita” dell’Università di Padova organizzeranno, dal 23 al 27 maggio 2022, il convegno “100 anni dell’Unione Matematica Italiana e 800 anni dell’Università di Padova” al fine di celebrare la concomitante ricorrenza del centenario della fondazione dell’UMI nel 1922 e dell’ottocentenario della fondazione dell’Università di Padova nel 1222. 

La conferenza si strutturerà in particolare in due eventi e una conferenza: un convegno presso il Palazzo Bo dell’Università di Padova dal 23 al 24 maggio 2022, una conferenza di Alessio Figalli, Medaglia Fields 2018, presso l’Orto Botanico dell’Università di Padova il 25 maggio 2022, e il I° Convegno UMI dei Dottorandi, presso il Dipartimento di Matematica dell’Università di Padova, dal 26 al 27 maggio 2022.

Se siete affiliati a una delle seguenti istituzioni, l’accordo “Italy Read and Publish (Springer Compact)” vi permette  di pubblicare – gratis per voi – articoli ad accesso libero (OA) in oltre 1.850 riviste ibride Springer.  Stabilito da CRUI-CARE, questo accordo durerà fino al 31 dicembre 2024.

Per ulteriori informazioni: https://www.springer.com/gp/open-access/springer-open-choice/springer-compact/agreements-italian-authors.

Ringraziando tutti per la partecipazione, con questo post rendiamo pubblici i risultati del questionario sulla valutazione a distanza e i commenti di Nicola Ciccoli a riguardo.  Nel corso della settimana sono stati pubblicati  su MaddMaths! anche dei contributi scritti da parte di alcune colleghe e alcuni colleghi. Infine ricordiamo che questo pomeriggio, venerdì 10 luglio, si terrà la diretta streaming dalle ore 17:30 per tirare le fila e fare il punto della situazione.

 

 

 

 

 

 

 

L’Unione Matematica Italiana con l’ausilio di MaddMaths! ha intrapreso una riflessione su come sono cambiate le modalità di esame al termine dei corsi universitari di matematica, nella attuale situazione di emergenza. Lo scopo è quello di condividere esperienze e di fare circolare idee in un momento in cui tutti, forzatamente, abbiamo dovuto confrontarci con un nuovo modo di rapportarci agli studenti. Una prima tappa è la raccolta dati, che abbiamo che abbiamo pensato di fare tramite la diffusione di un questionario (anonimo) da compilare online, rivolto ai docenti di discipline matematiche.

Da venerdì 3 luglio, per tutta la prossima settimana, vengono pubblicati su MaddMaths! alcuni contributi sul tema. Sono già comparsi i contributi di Eugenio Montefusco, Marco Pavone, Domenico Brunetto e di alcuni studenti del corso di studi di matematica dell’Università degli Studi di Perugia. Inoltre, a conclusione del sondaggio e della rassegna, Roberto Natalini modera una diretta streaming per parlare di valutazione a distanza per le materie matematiche in ambito universitario.  Ad essa intervengono Anna Guerrieri, Nicola Ciccoli e Francesca Alessio. In onda venerdì 10 alle 17:30 su Facebook  o su YouTube.

Il 14 luglio 2020 dalle ore 9:00, si terrà il Workshop (online):

Green OA, Transformative Agreements and Plan S.

Il Workshop è organizzato dal  GSSI  e dall’ Unione Matematica Italiana con la collaborazione dell’INFN  e dell’Università dell’Aquila e aspira a rinforzare  la comunicazione tra i membri del mondo accademico europeo, le organizzazioni aderenti al Plan S, le Società  Scientifiche e le biblioteche attive nell’ambito dell’ OA.

Il workshop sarà accessibile sulla piattaforma Zoom e sarà trasmesso sul canale youtube dell’istituto GSSI e sul sito GSSI YouTube channel and here https://www.gssi.it/streaming. Il programma è disponibile sul sito dei seminari del GSSI. Il comitato organizzatore è composto da Stefano Bianco (INFN-LNF), Pierangelo Marcati (GSSI) e Barbara Nelli (Università degli Studi dell’Aquila e Unione Matematica Italiana).

Conferenzieri invitati.

  • Angela Bracco (Università di Milano), Presidente della Società Italiana di Fisica
  • Paola Galimberti (Università di Milano), Gruppo di lavoro sulla Valutazione della Ricerca e su Open Science
  • Jeremy Gibbons (Oxford University)
  • Frédéric Helein (Université Paris Diderot), Membro EC della EMS
  • Maria Chiara Pievatolo (Università degli Studi di Pisa), Editore della University Press e Vice Presidente dell’AISA
  • Ulrich Pöschl (Max Planck Institute for Chemistry)
  • Johan Rooryck (Universiteit Leiden), Coalition S
  • Petra Rudolf (Universiteit Groningen), Presidente of European Phys. Society
  • Stefano Ruffo (SISSA Trieste), Rettore e Coordinatore della Commissione sulle Biblioteche della CRUI
  • Susanna Terracini (Università di  Torino), ex membro ANVUR e membro EC della EMS

Slides delle presentazioni

 

Il professor Guido Silvestri ha risposto su MaddMaths! al comunicato dell’UMI su Modelli matematici e Covid, pubblicato mercoledì 10 giugno 2020, precisando di non aver mai detto quanto attribuitogli da vari siti e giornali, tra cui La Stampa. Rimandiamo a questo link per una ricostruzione della vicenda.
Il professor Guido Silvestri ha risposto su MaddMaths! al comunicato sottostante, precisando di non aver mai detto quanto attribuitogli da vari siti e giornali, tra cui La Stampa. Rimandiamo a questo link per una ricostruzione della vicenda.

Contrariamente a quanto riportato in un articolo de La Stampa dell’8 giugno, i modelli matematici non hanno fallito sul Covid. Basti pensare che già il 17 gennaio scorso il report dell’Imperial College avvertiva, sulla base di modelli matematici, che la situazione a Wuhan era preoccupante e che si stimava che i casi fossero già 1700 contro i 41 ufficiali. 

L’articolo a cui facciamo riferimento riporta una dichiarazione del virologo Guido Silvestri che invita a prendere atto del fallimento dei modelli matematici, in quanto i dati mostrerebbero come i modelli siano stati  “inadeguati a prevedere l’andamento reale dell’epidemia”. Di conseguenza, bisognerebbe fare in modo che tali modelli non siano più usati in futuro per prendere decisioni politiche.

Per sostenere la sua tesi, Silvestri si riferisce in particolare ad alcuni modelli matematici sugli effetti della fase 2, come presentati in un rapporto di valutazione dei rischi di diffusione epidemica fatto circolare sui giornali poco prima del 4 maggio: “Avevano paventato 151mila malati in terapia intensiva all’inizio di giugno. Invece sono 286. E dopo 20 giorni dalle aperture di maggio, non c’è alcun segno di un ritorno della pandemia”.

Riguardo a tale previsione, si tratta in realtà solo di uno dei 49 scenari analizzati nello studio, e precisamente di quello peggiore possibile, corrispondente alla situazione in cui si fossero  riaperte tutte le attività contemporaneamente, per esempio senza l’uso di mascherine e distanziamento sociale, tornando di fatto alla situazione pre-Covid. In molti degli altri 48 possibili scenari il numero riproduttivo era minore di 1 (e quindi con contenimento dell’epidemia); questi scenari hanno sicuramente aiutato il governo a modulare i tempi e le modalità delle riaperture. I modelli epidemiologici sono fatti così: non si limitano a prevedere un possibile futuro, ma esaminano i vari casi possibili in conseguenza di certe scelte. Così facendo influenzano in maniera anche drastica le decisioni delle autorità e il comportamento dei cittadini, ed è inevitabile, e anche auspicabile, che l’andamento effettivo si scosti di conseguenza dalle previsioni. Il punto che spesso non viene perfettamente capito è che quando entrano in gioco delle crescite esponenziali, anche un piccolo cambiamento può portare a esiti drammaticamente diversi.

A metà marzo uno studio dell’Imperial College aveva previsto che, senza mettere in atto strategie di mitigazione, il numero di morti da COVID-19 nel Regno Unito sarebbe stato intorno ai 500.000. Anche a seguito di tale rapporto, il governo britannico ha messo in atto una strategia abbastanza stretta di `lock-down’ e i morti, nonostante queste misure, sono già oltre 40.000 secondo i dati ufficiali. Non crediamo che si possa dire che ciò sia stato un fallimento del modello, visto che lo studio ha provocato la messa in atto di misure di contenimento. Non sapremo mai con certezza cosa sarebbe successo se queste non fossero state attuate, ma questo, ben lungi da costituire una prova del fallimento del modello, ne evidenzia anzi l’efficacia. 

Tornando al rapporto sugli effetti della fase 2, certamente nei modelli usati era presente una componente di incertezza, come riconosciuto nel rapporto stesso, e non si consideravano vari aspetti potenzialmente importanti. D’altra parte, un modello ha sempre un margine di errore che deriva in primo luogo proprio dall’incertezza dei dati e anche da una parziale ignoranza delle caratteristiche del virus. Per esempio, Silvestri menziona la componente stagionale: effettivamente indicazioni statistiche suggeriscono come la trasmissione possa essere minore quando le temperature si alzano (ma l’esempio del Brasile suggerisce che il caldo non sia da solo sufficiente a bloccare l’epidemia). A fine aprile l’evidenza in questo senso era minima, mentre adesso potrebbe essere possibile inserire tale fattore nei modelli, anche se i dati sono ancora insufficienti per fornirci una conclusione netta.

In assenza di evidenza scientifica, è ragionevole, oltre che prudente, fare ipotesi conservative.  Per esempio a  febbraio, non esisteva alcun dato sull’infezione nei bambini e ci sono ancora oggi moltissime incognite sul loro ruolo nella trasmissione. Alcuni studi suggeriscono che i bambini si infettino e trasmettano tanto quanto gli adulti, ma abbiano un decorso clinico molto più favorevole, mentre altri suggeriscono che i bambini possano essere meno suscettibili all’infezione. In assenza di informazioni, i modelli sviluppati a febbraio hanno assunto che i bambini trasmettessero tanto quanto gli adulti. La chiusura delle scuole è stata allora, anche a livello intuitivo, una strategia in grado di abbassare il numero di contatti e quindi la trasmissione. 

Un’altra forte incertezza nei modelli riguarda l’effetto dei dispositivi di protezione individuale: il rapporto ipotizzava che l’uso delle mascherine potesse fare scendere la trasmissibilità del virus fra il 15 e il 25%; adesso cominciano a esserci studi che quantificano l’effetto meccanico delle mascherine, ma naturalmente l’effetto complessivo dipende da quanto e come la popolazione le usa, così come da altri meccanismi di riduzione dei contatti. Questi sono comportamenti che ci sembra importante incentivare, anziché renderli irrilevanti dicendo che il contagio batte in ritirata. L’analisi degli ultimi dati mostra una situazione sotto controllo, ma non ancora completamente tranquillizzante.

Silvestri conclude augurandosi che nel prossimo futuro non si usino più i modelli matematici per prendere decisioni. Se è indubbio che le scelte finali debbano essere fatte dalla politica, bisogna però capire su quale strumento basarsi per fare meno errori. Un modello matematico non è una sfera di cristallo. È uno strumento che permette di calcolare in modo obiettivo le conseguenze di quello che ci è noto sulla trasmissione del virus; sicuramente c’è un forte margine di incertezza legato alla stima dei dati reali e a tutto quello che non conosciamo, ma i modelli, a saperli leggere, forniscono anche stime su quale possa essere il proprio margine di errore. E sicuramente tutti i modelli, per definizione, possono essere migliorati. Tuttavia rinunciare al loro uso per affidarsi totalmente alle sensazioni degli esperti (spesso in contraddizione tra loro, fra l’altro) o magari ad aruspici non ci sembra sia proprio una grande idea. 

Contatti

Andrea Pugliese, Univ. Trento,

esperto di modelli matematici delle epidemie

Piermarco Cannarsa, Univ. Tor Vergata,  

presidente UMI

Roberto Natalini, CNR,

responsabile comunicazione UMI

La medaglia Juliusz Paweł Schauder è stata istituita dal Centro Juliusz P. Schauder in Polonia. Il premio, sotto forma di medaglia di bronzo, viene assegnato da una giuria internazionale (nominata dal Consiglio Scientifico del Centro) a ricercatori e ricercatrici in matematica per i loro risultati scientifici e per i loro contributi in analisi non lineare e le sue applicazioni, con particolare attenzione ai metodi topologici.

La commissione della quarta edizione, nominata dal Consiglio scientifico del Centro ha effettuato un’attenta valutazione dei candidati e ha deciso all’unanimità di assegnare la medaglia del 2020 a Susanna Terracini (Università di Torino) in riconoscimento dei suoi eccezionali contributi alla teoria dell’analisi non lineare, delle equazioni differenziali e delle loro applicazioni.

Congratulazioni alla vincitrice per questo prestigioso riconoscimento!

La Società Italiana di Statistica (SIS) ha fortemente sostenuto l’Indagine sierologica nazionale che verrà condotta da Istat e dal Ministero della Salute. L’indagine è partita il 25 maggio 2020 e servirà a capire quante persone nel nostro Paese abbiano sviluppato gli anticorpi al nuovo coronavirus, anche in assenza di sintomi.

L’indagine prevede la somministrazione di un questionario definito in collaborazione con il competente Comitato Scientifico, che consentirà l’aggancio con i risultati della Fase 2 (esito del prelievo), dell’eventuale successivo tampone e l’integrazione con i dati di altri Archivi di cui dispone l’Istat.

Qui trovate infine l’Accordo tra Istat e Ministero della Salute e, tramite link, il Decreto Legge 10 maggio 2020, n. 30, recante “Misure urgenti in materia di studi epidemiologici e statistiche sul SARS-COV-2″, e una breve descrizione dell’indagine.

L’Assemblea generale dell’ICMI (International Commission on Mathematical Instruction) si riunirà il 13 e il 14 luglio 2020 per eleggere il nuovo Comitato esecutivo. Ulteriori informazioni sono state inviate ai rappresentanti nazionali che sono elencati alla seguente pagina web: https://www.mathunion.org/icmi/organisation/our-members/icmi-representatives (per l’Italia è Pietro Di Martino, presidente della CIIM).

La commissione presieduta da Michèle Artigue ha presentato questa proposta per le elezioni del 13 e del 14 luglio.