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«Esiste una presenza, nell'oceano, che raramente cogli nelle ore di veglia, e che visualizzi meglio nei sogni. Mentre scivoli nel sonno, le tartarughe cavalcano la curva degli abissi, cercando respiro in superficie e ispirazione dal cielo». Fin dal rapinoso incipit melvilliano, il libro che Carl Safina ha dedicato alle tartarughe, osservandole e studiandole per anni in ogni mare e oceano, si rivela molto più di un trattato biologico-etologico. È una lunga, serrata narrazione visionaria, dove sin dalle prime pagine emerge una protagonista indiscussa, vera guida del viaggio: la Tartaruga Liuto, a un tempo l'esemplare più grande del suo ordine (può sfiorare la tonnellata) e tra quelli più antichi sotto il profilo evolutivo, che fa di lei «l'ultimo dinosauro» sulla Terra. Seguendo «il Leviatano delle tartarughe» nei suoi vertiginosi tragitti migratori – strappi anche di sedicimila chilometri, che riflettono una distribuzione amplissima, dai mari equatoriali alle acque artico-antartiche – Safina ne descrive le sorprendenti caratteristiche: morfologiche, a partire dal guscio «molle» a mosaico; anatomiche, in particolare il complesso sistema cardiovascolare, che armonizza polmoni piccoli e un cuore gigantesco da un battito al minuto; cognitivo-comportamentali, giacché l'intricata routine della stagione riproduttiva è guidata dall'attività ormonale e da un «riuscitissimo cervello da neanche novanta grammi». E alla fine, attraverso una prosa piena di incanto – ben più potente di ogni invettiva morale –, riesce ad elevare via via la sua ricerca ad appassionato memento ecologico: basterebbero le sequenze sulle Liuto uccise dalle plastiche (scambiate per meduse) o sui loro carapaci scheggiati dai machete dei pescatori, per cogliere nella cecità ambientale del «Sapiens» un ritratto spietato e dolente della sua (auto)distruttività.

Computational Modeling of Infectious Disease: With Applications in Python provides an illustrated compendium of tools and tactics for analyzing infectious diseases using cutting-edge computational methods. From simple S(E)IR models, and through time series analysis and geospatial models, this book is both a guided tour through the computational analysis of infectious diseases and a quick-reference manual. Chapters are accompanied by extensive practical examples in Python, illustrating applications from start to finish. This book is designed for researchers and practicing infectious disease forecasters, modelers, data scientists, and those who wish to learn more about analysis of infectious disease processes in the real world. Connects computational infectious disease analysis to state-of-the-art data science Conveys ideas on epidemiology and infectious disease modeling in a clear, accessible way Provides code examples to elucidate best practices