Pagina ricercatore | BOA Bicocca Open Archive

IRIS – Institutional Research Information System

IRIS è il sistema di gestione della ricerca dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca.
Il repository BOA è il modulo del sistema dedicato alla raccolta e alla disseminazione della produzione scientifica di Ateneo. Le pubblicazioni sono ricercabili per parola chiave attraverso il box nella barra orizzontale in alto oppure, mediante il pulsante Sfoglia, per "Afferenza", "Autore", "Titolo", "Tipologia" o "Settore scientifico-disciplinare".
IRIS contiene inoltre alcuni moduli dedicati alla registrazione dei progetti e dei contratti, e alla reportistica avanzata per le attività di valutazione della ricerca

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MERCORIO, FABIO

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Titolo Data di pubblicazione Autori
1 Towards Labour Market Intelligence through Topic Modelling 2019 Colace, F; De Santo, M; Lombardi, M; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Pascale, F

2 A tool for exploring networks of computer scientists as a graph 2019 CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Moscato, Vincenzo; Picariello, Antonio

3 AI meets labor market: Exploring the link between automation and skills 2019 COLOMBO, EMILIO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

4 A Social Media Recommender System 2018 Sperlì, Giancarlo; Amato, Flora; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Moscato, Vincenzo; Picariello, Antonio

5 Skills in demand for ICT and statistical occupations: Evidence from web-based job vacancies 2018 LOVAGLIO, PIETRO GIORGIO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

6 Multimedia Story Creation on Social Networks 2018 Amato, F; Castiglione, A; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Moscato, V; Picariello, A; Sperì, G

7 GraphDBLP Released: Querying the Computer Scientists Network as a Graph 2018 CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Moscato, V; Picariello, A

8 Classifying Online Job Advertisements through Machine Learning 2018 BOSELLI, ROBERTO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

9 GraphDBLP: A System for Analysing Networks of Computer Scientists through Graph Databases 2018 MEZZANZANICA, MARIO ; MERCORIO, FABIO ; CESARINI, MIRKO ; Moscato, V; Picariello, A

10 Big Data Enables Labor Market Intelligence 2018 MEZZANZANICA, MARIO ; MERCORIO, FABIO

11 Labour market intelligence for supporting decision making 2017 BOSELLI, ROBERTO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

12 An Analysis of the Job Market and a Predictive Model for Potential New Jobs (Un'analisi del mondo del lavoro e un modello predittivo per potenziali nuove occupazioni) 2017 PASI, GABRIELLA ; CESARINI, MIRKO ; MARRARA, STEFANIA ; MERCORIO, FABIO ; VIVIANI, MARCO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Pappagallo, M.

13 A language modelling approach for discovering novel labour market occupations from the web 2017 MARRARA, STEFANIA ; PASI, GABRIELLA ; VIVIANI, MARCO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Pappagallo, M.

14 PDDL+ Planning with Temporal Pattern Databases 2017 Piotrowski,W; Fox, M; Long,D; Magazzeni, D; MERCORIO, FABIO

15 A Pipeline for Multimedia Twitter Analysis through Graph Databases: Preliminary Results 2017 BOSELLI, ROBERTO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; Vaccarino, A.

16 WoLMIS: a labor market intelligence system for classifying web job vacancies 2017 BOSELLI, ROBERTO ; CESARINI, MIRKO ; MARRARA, STEFANIA ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO ; PASI, GABRIELLA ; VIVIANI, MARCO

17 An AI Planning System for Data Cleaning 2017 BOSELLI, ROBERTO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

18 Using Machine Learning for Labour Market Intelligence 2017 BOSELLI, ROBERTO ; CESARINI, MIRKO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

19 Analysing the Relevance of ICT Skills on Occupations ؛n Web Job Vacancies 2016 DUSI, SILVIA ; FONTANA, MATTEO ; MERCORIO, FABIO ; MEZZANZANICA, MARIO

20 PDDL+ Planning with Temporal Pattern Databases 2016 Piotrowski, W; Fox, M; Long, D; Magazzeni, D; MERCORIO, FABIO

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simulazione ASN

Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2018-2020 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione.
La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.

La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.

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