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Pubblicato il 13/09/2011Read time: 1 min

A causa della carriera molti scienziati americani hanno meno figli di quelli che avrebbero voluto, questo il risultato di uno studio pubblicato recentemente su Plos One (leggi qui). Le sociologhe Elaine Howard Ecklund della Rice University e Anne Lincoln della Southern Methodist University (Texas) hanno intervistato 2.500 scienziati appartenenti a più di trenta Università distribuite su tutto il territorio americano. Lo studio mostra che in media le donne ricercatrici hanno meno figli rispetto ai loro colleghi uomini: 1,2 bambini per le donne versus 1,5 per gli uomini. 

Inoltre risulta che gli scienziati genitori di entrambi i generi lavorano meno dei loro colleghi senza prole, ma - dato interessante - le donne con figli lavorano le stesse ore degli uomini con figli. Una stimolante riflessione anche per noi italiani sul mondo universitario “family-friendly” e sulla discriminazione di donne con figli nella scienza.

Autori: 
di Anna Giulini
Sezioni: 
News
Scienza e famiglia
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I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.

Intelligenza artificiale

Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.