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Industria italiana: salute e ambiente

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Il master MaCSIS dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, in collaborazione con Scienzainrete, organizza una giornata tematica che avrà come protagonisti docenti universitari, ricercatori, giornalisti ed esperti che si confronteranno su un tema cruciale per lo sviluppo italiano dei prossimi anni. Come salvaguardare e modernizzare il comparto industriale, senza penalizzare la salute di lavoratori e cittadini e senza provocare danni all’ambiente?

Dal caso ILVA alle vicende legate all'amianto, l'attualità ci suggerisce che il diritto al lavoro spesso confligge con il diritto alla salute. Un rischio elevato, sia per le persone che per l’ambiente circostante.

Parteciperanno alla giornata:

Massimo Preite - professore associato di Urbanistica presso l’Università di Firenze
Fabio Mariottini - responsabile ufficio comunicazione ARPA Umbria
Luca Carra - giornalista scientifico
Giampiero Rossi - autore del libro Amianto, processo alle fabbriche della morte
Liliana Cori - ricercatrice dell’Istituto di Fisiologia Clinica del CNR -Sezione di Epidemiologia
Maria Luisa Clementi - direttrice della rivista Epidemiologia&Prevenzione

Il dibattito sarà coordinato da Pietro Greco, giornalista scientifico, e presentato dagli studenti del Master, che hanno realizzato anche un dossier di approfondimento sul tema. Immagine Link Esterno

L’evento è aperto a tutti.

Per informazioni scrivere a segreteria.macsis@unimib.it

Lavoro sporco - Salute e rischio ambientale nell'industria italiana

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Sezioni: 
MaCSIS

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L’uso di ChatGPT rende pigri i ricercatori?

ricercatore pigro

Negli ultimi due anni, ChatGPT (e altri LLM della Generative AI) sono entrati a pieno regime sia nell’educazione universitaria che nei luoghi della produzione di conoscenza scientifica, che ha negli articoli pubblicati su riviste e giornali scientifici il proprio prodotto finale. Diverse opinioni sono state spese sull’avvento di questa tecnologia, ma pochi studi empirici se ne sono davvero occupati. Uno studio di Abbas e colleghi contribuisce a rispondere empiricamente alle mille domande che sorgono da un confronto con questo strumento, e solleva riflessioni urgenti sulle conseguenze del suo uso. Questo articolo è il primo di una serie di due articoli che si concentra su una particolare conseguenza – una negativa e una positiva – degli strumenti della Generative AI sulla ricerca accademica. In questo articolo, esploriamo quella negativa, la pigrizia.

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