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    <title>Lockdown on Il Blog del Mulo</title>
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    <description>Recent content in Lockdown on Il Blog del Mulo</description>
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      <title>21 modi per dire lockdown</title>
      <link>https://emeralit-muloblog.statichost.eu/post/2020-11-22-modi/</link>
      <pubDate>Sun, 22 Nov 2020 10:20:23 +0100</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;Da un po&amp;rsquo; di giorni sull&amp;rsquo;Italia aleggia un numero: 21. Non si parla di gioco d&amp;rsquo;azzardo, ma delle 21 istituzioni, Regioni e P.A., e dei criteri per stabilire il colore di una Regione e le misure di contenimento della pandemia conseguenti. È scoppiata la polemica, mai sopita, tra Presidenti locali, Conferenza Stato-Regioni e Stato sul numero e il tipo di criteri da adottare per definire lo &lt;em&gt;stato di salute&lt;/em&gt; di un dato territorio, con la richiesta, per ora bocciata, di passare da 21 a 5 i parametri che individuano il livello di rischio.&lt;br&gt;&#xA;Qualche interrogativo sorge, anche facendo la tara dei fini strettamente partitici. Per esempio, mi viene da chiedere perché solo ora vengano contestati così veementemente i 21 criteri &lt;em&gt;centrali&lt;/em&gt; noti da aprile scorso? Su quali basi scientifiche (statistiche) i 5 criteri sarebbero sufficienti?&lt;br&gt;&#xA;Potrebbe benissimo essere che 5 sia meglio di 21, ma non trovo traccia di un modello statistico che comprovi l&amp;rsquo;assunto. Un approccio empirico sarebbe utile per chiarire le cose.  Il fenomeno in cui ci troviamo immersi è complesso e un eccesso di semplificazione potrebbe farci perdere la visione d&amp;rsquo;insieme e l&amp;rsquo;evoluzione del fenomeno stesso. Che non sia semplice gestire i dati necessari è evidente, come anche evidente è l&amp;rsquo;arretratezza dei sistemi informatici di raccolta e elaborazione dati messi su dalle Regioni, preoccupate negli anni passati a gestire la sanità con software da ragioneria e magazzino merci, che coprono solo una parte delle necessità. Non mi sembra ci siano stati grandi investimenti in data mining e in personale (data scientist) qualificato.&lt;br&gt;&#xA;Consiglio di approfondire i 21 punti&lt;sup id=&#34;fnref:1&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:1&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;1&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt;, i 5 punti&lt;sup id=&#34;fnref:2&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:2&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;2&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt; e il fattore $R_t$ &lt;sup id=&#34;fnref:3&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:3&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;3&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt;.&lt;/p&gt;</description>
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