RISULTATI RICERCA

Nel contributo gli Autori esaminano alcuni decreti di applicazione e revoca dell’amministrazione giudiziaria disposti dal Tribunale di Milano, SAMP, nei confronti di società a capo di filiere operative nei settori della logistica, della moda e del food delivery nonché i provvedimenti adottati dall’Agcm nei confronti di Armani e Dior. Vengono quindi formulate alcune riflessioni nella prospettiva del diritto del lavoro, con particolare riferimen-to alla problematica del lavoro povero e della ricostruzione delle responsabilità nelle catene degli appalti e subappalti. Vengono quindi considerate le potenzialità e i limiti della misura dell’amministrazione giudiziaria, tenendo conto anche dei suggerimenti emersi negli studi re-centi in materia di organizzazione aziendale

Il saggio si domanda se e come la disciplina dei rapporti e del mercato del lavoro possa efficacemente orientare gli operatori economici verso scelte volte a privilegiare la regolarità del lavoro. Prendendo le mosse dal caso emblematico delle cooperative – e dal frequente uso distorto di tale forma societaria per eludere non solo la tutela dei lavoratori, ma anche il corretto adempimento degli obblighi fiscali e previdenziali – l’indagine affronta la questione dell’effettività delle discipline (giuslavoristiche, penalistiche e tributarie) volte a regolare il mercato del lavoro e della loro capacità di sanzionare efficacemente la violazio-ne delle norme. In questo senso, alla prospettiva giuslavoristica si affianca una prospettiva di analisi microeconomica, che, facendo riferimento alla teoria dell’agenzia, evidenzia come asimmetrie informative, problemi di incentivazione e carenze nei meccanismi di monitorag-gio favoriscano comportamenti opportunistici e processi di selezione avversa. In tali conte-sti, la competizione sul prezzo tende a trasferire il rischio economico lungo la filiera fino ai lavoratori, alimentando lavoro povero e dumping sociale. Il saggio si chiude con sintetiche riflessioni dedicate anche a valutare in che misura un’efficace regolazione del lavoro possa contribuire a una leale concorrenza tra imprese.

È con grande piacere che la Rivista geografica italiana ospita un commento multivocale nella forma di forum al romanzo di Wu Ming 1 pubblicato poco più di un anno fa (15 ottobre 2024); romanzo le cui geografie letterarie includono diversi luoghi praticati e analizzati dalla comunità di geografia italiana.
Questo forum, dunque, a differenza di altri precedentemente pubblicati, non muove da un volume accademico o da un dibattito già aperto in una sede prettamente scientifica, ma da un testo di finzione che discute diverse questioni ‘squisitamente geografiche’ – secondo l’espressione usata dal primo autore e curatore del forum, Francesco Visentin – attorno al Delta del Po e, più in generale, sui possibili effetti del cambiamento climatico.
Il forum ospita contributi di alcune geografe e geografi, oltre a Francesco Visentin, Elisa Magnani, Stefano Piastra, Margherita Cisani e Luca Bonardi. Si tratta di colleghe e colleghi appassionate lettrici dell’autore (sappiamo essere una cosa comune) che in questo romanzo hanno ritrovato, e a noi raccontato, le molteplici connessioni tra i contenuti del libro e il mondo della Geografia praticato ‘disciplinarmente’ o ‘professionalmente’, inclusivo dei suoi aspetti problematici.
Alcuni dei contributi associano al commentario un legame personale con persone, cose, luoghi, paesaggi e processi. Ospitare questo forum è per la redazione, e crediamo per tutta la nostra comunità, anche un modo per ricordare con estremo affetto e stima profonda la nostra collega Federica Letizia Cavallo (1973 – 2023), che nel libro compare e di cui possiamo immaginare che il volume Terre, acque, macchine. Geografie della bonifica in Italia tra Ottocento e Novecento (Diabasis, 2011) abbia avuto un ruolo significativo nel sedimentare il substrato scientifico su cui il libro si basa. Ma di Federica il libro contiene anche la gentilezza, la curiosità e l’anticonformismo mai ostentato: ci fa piacere sapere che in queste pagine potremo sempre ritrovarla.

La Redazione

Le intelligenze artificiali sono entrate nelle nostre vite quotidiane con apparente rapidità. Eppure, la loro collocazione nella sfera del tempo presente è complessa: da un lato, qualsiasi genealogia rivela come si tratti di tecnologie teorizzate da molto tempo, e dall’altro lato i loro effetti sembrano appartenere più al futuro che non al presente. Per esempio, probabilmente pochi o nessuno di noi, a oggi, è mai salito su un’auto a guida autonoma, si è mai visto recapitare un pacco da un drone automatico o ha mai interagito con i robot umanoidi ‘intelligenti’ di cui si parla oggi diffusamente. A partire da alcuni esempi e aneddoti concreti, ed esplorando il discorso sulle auto a guida autonoma nella città di Torino, l’articolo si interroga sulla collocazione delle intelligenze artificiali nello spazio-tempo politico.

L’intelligenza artificiale urbana è una componente sempre più importante della governance urbana. Questo fenomeno è osservabile su scale multiple: algoritmi predittivi, macchine a guida autonoma, e intere città di nuova fondazione gestite da giganteschi cervelli digitali. L’intelligenza artificiale urbana è ancorata al presente e al passato della città, e in particolare al modello smart city. Questo articolo illustra le principali connessioni e differenze che esistono tra la smart city e l’intelligenza artificiale urbana. Sosteniamo che l’applicazione dell’intelligenza artificiale urbana nella governance della città si distacca considerevolmente dalla smart city lungo tre vettori, tempo, azione e potere, che stanno facendo emergere nuove sfide di carattere ontologico. Il nostro contributo è volto a mettere in luce e concettualizzare, attraverso gli strumenti della geografia e della filosofia, un diverso tipo di etica dell’intelligenza artificiale che, allontanandosi da semplici questioni di regolamentazione, si concentra su come l’essenza stessa della città, e quindi la sua ontologia, stia cambiando nel passaggio dalla smart city a sistemi urbani autonomi.

Questo contributo esplora criticamente il paradigma dei gemelli digitali (digital twin), analizzandone lo sviluppo tecnologico, le applicazioni emergenti e le implicazioni epistemologiche e spaziali. L’adozione crescente dei gemelli digitali in ambiti quali la produzione industriale, la pianificazione urbana, la medicina e la modellazione climatica riflette una transizione paradigmatica nella relazione tra modelli digitali e realtà fisica. La tecnologia, sostenuta dall’intelligenza artificiale e da sistemi di acquisizione e gestione dati avanzati, si configura come una replica dinamica e interattiva della realtà, in grado di supportare il processo decisionale tramite simulazioni predittive. Tuttavia, si evidenziano le criticità legate alla fiducia nei modelli, alla selezione delle variabili significative, ai rischi di standardizzazione e all’accentuarsi delle disuguaglianze regionali nell’accesso e nell’implementazione di tali strumenti. I gemelli digitali emergono così non solo come artefatto tecnologico, ma come oggetto spazialmente e cognitivamente performativo, la cui adozione solleva interrogativi etici, politici e metodologici riguardo alla rappresentazione e alla trasformazione dei territori.

Il lavoro esplora le implicazioni socio-spaziali derivanti dall’infrastrutturazione dell’intelligenza artificiale in contesti urbani già interessati da processi di transizione post-industriale e dalle successive logiche di smartness e piattaformizzazione. In particolare, traendo spunto dal concetto di “trappola di Turing”, introdotto da Brynjolfsson (2022) in riferimento ai cambiamenti prodotti dall’intelligenza artificiale in campo economico e sociale, l’attenzione viene posta sui rischi connessi alla diffusione dei processi di automazione nelle città, che tendono a rafforzare asimmetrie spaziali preesistenti e a generare nuove forme di marginalità algoritmica. Attraverso la presentazione di alcune evidenze empiriche, si cerca di dimostrare come l’adozione di modelli di intelligenza artificiale in ambienti urbani possa produrre effetti non pianificati e di esclusione nei confronti di soggetti e territori che non rientrano nei parametri di rilevanza computazionale. Il contributo propone inoltre alcune considerazioni finali sulla necessità di sviluppare un progetto critico di urbanesimo dell’IA capace di problematizzare l’assunto di neutralità tecnologica e di costruire sistemi più inclusivi e spazialmente consapevoli.

L’intelligenza artificiale rappresenta un campo cruciale di articolazione del potere statale, nonché un asset strategico nelle dinamiche di competizione tecnologica globale. In virtù della sua natura trasversale, essa incide in profondità sui modelli di governance e sui paradigmi di sviluppo, sollevando interrogativi circa la sovranità tecnologica e la capacità regolativa degli Stati. In tale quadro, le strategie nazionali per l’intelligenza artificiale si configurano come costrutti discorsivi e sociotecnici attraverso cui gli Stati producono immaginari del futuro, definiscono priorità normative e performano il proprio posizionamento internazionale. Il contributo propone un’analisi comparata delle strategie adottate dai Paesi europei, con l’obiettivo di esaminare come esse contribuiscano alla costruzione di una governance comunitaria dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale è strettamente legata alla questione energetica. Le sue infrastrutture fondamentali, i data center, richiedono grandi quantità di energia. Questa forte dipendenza da fonti energetiche concentrate nello spazio rende l’IA una tecnologia territorialmente selettiva e, al tempo stesso, ambivalente: può contribuire all’efficienza energetica e alla transizione ecologica, ma può anche generare nuovi squilibri socio-ambientali. La crescente domanda globale di energia da parte dei data center, che secondo l’International Energy Agency potrebbe più che raddoppiare entro il 2030, incide in modo significativo sull’organizzazione spaziale delle infrastrutture digitali. I criteri localizzativi dei data center variano in base alla funzione svolta nell’ambito dell’intelligenza artificiale, distinguendo due fasi: training e inferenza. La fase di training richiede grandi quantità di energia ma non impone vincoli stringenti sulla latenza della rete. Per questo motivo, i data center dedicati a questa fase tendono a essere collocati in aree periferiche. Nella fase di inferenza, che comporta l’interazione in tempo reale tra l’intelligenza artificiale e gli utenti, la priorità diventa la velocità e l’affidabilità della rete, fattori che spingono la localizzazione dei data center in prossimità dei grandi centri urbani. Queste scelte generano ingiustizie ambientali e energetiche, in cui alcuni territori si specializzano nell’attrazione di grandi infrastrutture digitali (spesso ad alto impatto ambientale), subendone gli effetti negativi. La presenza di data center hyperscale può infatti innescare conflitti legati all’uso delle risorse energetiche e ambientali, mettendo in luce il ruolo sempre più centrale del territorio nelle dinamiche dell’economia digitale.

Il contributo propone un’analisi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per verificare l’impatto del turismo sull’ambiente alpino. Le riflessioni emergono dall’interrogazione dell’intelligenza artificiale (ChatGPT 4o mini) e dal suo dialogo con gli autori. Caso di studio è Bormio in Alta Valtellina, località termale e sciistica che ha ospitato alcune gare olimpiche di Milano Cortina 2026. La ricerca riporta i risultati della consultazione dell’intelligenza artificiale sull’impatto del turismo su ambiente e comunità locale, sulle pratiche politiche e amministrative e sul coinvolgimento degli abitanti. Ne confronta le riflessioni con la ricerca di terreno effettuata nel triennio 2022-2024. Dalla comparazione emergono i limiti dell’intelligenza artificiale, dipendente da dati e informazioni non sempre corretti e provenienti da fonti raramente scientifiche; inadeguata nel riconoscere pattern facili da individuare per i geografi; incline a riproporre il mainstream anziché prendere una posizione ben definita.

This study examines the state of digital agriculture in the Republic of Armenia, a sector characterized by small farm sizes, extensive production models, and limited financial capacity. Using a stratified sample of 400 farms, the research assesses the extent of digital technology adoption, key obstacles, and the determinants of digital penetration. Descriptive findings reveal low adoption rates across most digital tools, driven by high costs, limited awareness, insufficient digital literacy, and skepticism toward digital practices. To provide a more rigorous empirical assessment, a Tobit regression model was applied. The results show that all included variables significantly influence digital adoption, with farm size exerting the strongest positive effect, underscoring the importance of economies of scale. Education, income, production orientation, production model, and age also significantly shape adoption likelihood. The combined descriptive and econometric evidence indicates that the discussed digital gap is largely rooted in structural limitations, particularly the prevalence of very small farms. The study concludes by recommending targeted policies (land consolidation, financial assistance, and farmer training) to support a more modern, efficient, and digitally integrated agricultural sector.

Climate change poses a significant challenge to agriculture in the Mediterranean region, generating multiple food-related concerns. Wild edible plants (WEPs) may represent a partial solution as they provide a valuable genetic resource and possess notable nutritional properties. However, realising their full market potential is dependent on consumer knowledge.
This study aimed to develop a scale for assessing consumers’ objective knowledge of WEPs and to identify consumer segments based on that knowledge. Data were collected from consumers shopping at farmers’ markets in Istria County, Croatia. The results suggested that consumers possess only basic knowledge of WEPs. They were very familiar with wild asparagus and least familiar with purslane, followed by sea fennel. Cluster analysis identified three distinct segments: highknowledge, moderate-knowledge, and low-knowledge WEP consumers. These segments differed significantly in terms of gender, dietary restrictions, prior purchase of WEPs, household size, attitudes toward WEPs, and perceptions of the impact of climate change on WEPs.

Natural wines have garnered increasing attention from health-conscious and environmentally aware consumers, thereby carving out a distinct niche within the broader wine market. This study adopts the Contingent Valuation method and the Van Westendorp Price Sensitivity Meter to explore consumer willingness to pay and the acceptable price range for natural wine (hereinafter: NW), verify the convergence of results, and investigate which consumer attributes influence the economic appreciation for this beverage. An online survey was conducted on a sample of 370  Italian wine enthusiasts and experts. The results indicate a reasonable level of consumer awareness of the economic value of the NW, despite their willingness to pay a lower price for this beverage. Age, individuals’ income status and product market price have a positive impact on the willingness to pay for NW.  Conversely, the effects of the level of education, naturalness attitude, and wine consumption habits are not significant. The results could support the efforts of the wineries to develop adequate pricing strategies for gaining a competitive advantage and expanding their market share.

The paper focuses on the analysis of meat consumption patterns and the level and structure of consumption of individual types of meat, on segmenting consumers according to consumption patterns and determining the key factors affecting meat consumption. The study is based on data obtained through an electronic questionnaire survey conducted in 2020 on a sample of 1,409 Slovak consumers. Descriptive statistics, cluster analysis and principal component analysis (PCA) were used to process the data. The results indicate a relatively high overall meat consumption, but with an unbalanced structure between individual types of meat. Based on these consumption patterns, four consumer segments were identified: consumers preferring poultry meat, consumers with a high consumption of all types of meat, consumers oriented mainly towards pork meat and consumers combining poultry meat and pork meat.
The analysis of factors affecting meat consumption identified three main components. The first component represents a key factor, including items such as freshness, quality, aroma, meat content, appearance, country of origin, perishability, previous experiences, price, producer and health aspects. The second component represents a composition factor, consisting of factors related to nutritional attributes. The last component is a sales and promotion factor, related to product availability, packaging, and marketing attributes. The study provides insights for the food and meat processing industry in creating targeted
marketing strategies related to health and sustainable aspects of consumption, as well as for public policymakers. Results also contribute to expanding the existing theoretical framework in the field of consumer behavior.

Societal and political voices call for stronger environmental protection, biodiversity conservation, and reduced pesticide use. Integrating digital farming technologies into farming systems like strip intercropping offers promising pathways toward more sustainable and efficient food production. The successful adoption of these innovations depends on acceptance by both farmers and consumers. To explore these intersections of technology, sustainability, and market dynamics from a consumer perspective, a discrete choice experiment (DCE) followed by consumer segmentation was conducted in Germany. The study examines preferences for different farming systems, focusing on autonomous machinery, landscape structure, food prices, and environmental factors. Sociodemographic variables, along with value- and attitude-based factors, were used to differentiate consumer segments. The study highlights social preferences for welfare-enhancing agricultural systems, such as strip intercropping, and demonstrates a societal demand for more sustainable agroecosystem outcomes, in terms of biodiversity, soil erosion prevention and reduced use of chemical-synthetic pesticides. Results show that the balance between environmental benefits and agricultural technology differs markedly across four consumer segments, underscoring the need to integrate ecological and technological dimensions in communication and policy for enhancing consumer acceptance and support sustainable transitions in agriculture.

Artificial intelligence (AI) is transforming how consumers in credence-based markets search for, interpret, and trust product information. In the wine sector, where authenticity and quality depend on symbolic and experiential cues, AI-driven recommendation systems increasingly act as new intermediaries. This paper develops a conceptual framework explaining how consumers perceive algorithmic expertise and form trust in AI-generated wine recommendations. Integrating theories of information asymmetry, signalling, source credibility, and trust in automation, the framework identifies AI transparency and source framing as key drivers of perceived expertise and trustworthiness. These perceptions, moderated by literacy, cultural orientation, and risk, influence purchase intention and reliance on AI advice. The study highlights AI as both a signalling and screening institution that can reduce but also redistribute information asymmetries in agri-food markets. The paper concludes with methodological and policy directions for ensuring transparent and consumer-centred AI adoption in the food and wine industries.

Information on the provision of ecosystem services has the potential to contribute to an integrative food labeling framework. This study examines that potential by explicitly communicating ecosystem services provided by agricultural producers. The research analyzes how different label formats- ranging from generic references to ecosystem services to specific indicators-influence consumer preferences. An on field Discrete Choice Experiment was conducted with 552 Italian consumers of extra virgin olive oil. A Latent Class Model identified consumer heterogeneity, and to address the endogeneity of environmental attitudes in class allocation, a two-stage Control Function approach was applied. Two consumer segments emerged. The first, showed a consistently higher and statistically significant willingness to pay for sustainability attributes. Their willingness to pay increased with the level of informational detail. However, a negative halo effect was observed when ecosystem services labels appeared alongside organic certification, suggesting a perception of redundancy. The second segment was more price-sensitive and resistant to additional information. From a policy perspective, the results indicate how ecosystem service labeling strategies, particularly when linked to measurable environmental outcomes, can stimulate market-based incentives.