Johanna Monti Zarja Traduzione automatica PDF

Preview

Summary

Riassunto conciso e stringente ottimo per la preparazione dell'esame, tratta in modo preciso tutti i capitoli...

Description

𝗟𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗲 ˋ 𝗾𝘂𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗶𝗻 𝗮𝘁𝘁𝗼 𝗱𝗮 𝘂𝗻 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼 𝘂𝗻 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘂𝗻 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗼 𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮𝗹𝗰𝘂𝗻 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼 𝗘 𝗱𝘂𝗻𝗾𝘂𝗲 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗮𝗺𝗯𝗶𝘇𝗶𝗼𝘀𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝘁𝗲𝗻𝘁𝗮 𝗱𝗶 𝗿𝗶𝗰𝗿𝗲𝗮𝗿𝗲 𝘂𝗻𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝗽 𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹𝗶 𝗮𝗱 𝗼𝗴𝗴𝗶 𝗮𝗻𝗰𝗼𝗿𝗮 𝗼𝘀𝗰𝘂𝗿𝗼 𝗺𝗮 𝗿𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮 𝗮𝗹𝗹 𝘀𝘁𝗲𝘀𝘀𝗼 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼 𝘂𝗻 𝗶𝗺𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲 𝘀𝗲𝘁𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗼 𝗿𝗮𝗹𝗲 𝗟’𝗲𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮 𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝗮𝘂 𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮, 𝗺𝗮, 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝗹ˋ 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝘂𝗻𝗼 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝗿𝗶𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗹’𝗮𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗶𝘁𝗮 ˋ 𝗲 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝘁𝗮 ˋ 𝗶𝗻𝘁𝗿𝗶𝗻𝘀𝗲𝗰𝗮 𝗮𝗹 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂 𝗵𝗲 𝗾𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗮 𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝗿𝗻𝗲 𝗹𝗲 𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗴𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗼 𝗹𝗮 𝗰𝗿𝗲𝗮𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁à 𝗲 𝗹’𝗶𝗿𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗮𝗿𝗶𝘁à 𝘀𝗼𝗹𝗶𝘁𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶

𝗚𝗿𝗮𝘇𝗶𝗲 𝗮𝗶 𝗿𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗶 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗼 𝗿𝗶𝗴𝘂𝗮𝗿𝗱𝗮 𝗴𝗹𝗶 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗮𝗹𝗶 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮

𝗽𝗶𝗰𝗰𝗵𝗶 𝗲𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝘀𝘀𝗶𝗺

𝗱𝗶 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮𝗹 𝗽𝘂𝗻𝘁𝗼 𝘁𝗮𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶 𝘀𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼𝘀𝗶 𝗻𝗲 𝗽𝗮𝗿𝗹𝗮𝗻𝗼 𝗰𝗼𝘀𝗶 ´ : "𝗜𝘁 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵𝗲𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗮𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝗰𝘆

𝗯𝗶𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗹 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻

𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 /// 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗶𝘀 𝗮 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗽𝗮𝗿𝗶𝘁𝘆 𝘄𝗵𝗲𝗻 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗿𝗲𝗱 𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻 𝘁𝗿𝗮𝗻

𝗣𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗶 𝗱𝗶 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝘁𝗶𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲: 𝟭. 𝗔𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮, 𝗶𝗹 𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 (𝘀𝗲𝗾𝘂𝗲𝗻𝘇𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗲) 𝗮𝘃𝘃𝗶𝗲𝗻𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗺𝗶𝘁𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝗰𝗼𝗱𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝟬 𝗲 𝟭 “𝗰𝗼𝗱𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮 𝗶𝗻 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗯𝗶𝗻𝗮𝗿𝗶𝗮” (𝗯𝗶𝘁-𝗯𝘆𝘁𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗼𝗶 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮𝗻𝗼 𝗶 𝗽𝗶𝘅𝗲𝗹 𝗰𝗵𝗲 𝗴𝗿𝗮𝗳𝗶𝗰𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘃𝗲𝗱𝗶𝗮𝗺𝗼 𝘀𝘂𝗶 𝗻𝗼𝘀𝘁𝗿𝗶 𝘀𝗰𝗵𝗲𝗿𝗺𝗶 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗲𝗴𝗴𝗶𝗮𝗺𝗼 𝘂𝗻𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮) 𝗔𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗶 𝘁𝗿𝗼𝘃𝗮 𝘁𝗿𝗮 𝗱𝘂𝗲 𝘀𝗽𝗮𝘇𝗶 𝗯𝗶𝗮𝗻𝗰𝗵𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗮 è 𝘂𝗻𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮, 𝗼𝘃𝘃𝗶𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝗽𝗽𝗮𝗿𝗲 𝗰𝗵𝗶𝗮𝗿𝗼 𝗶𝗹 𝗺𝗼𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗰𝘂𝗶 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗰𝗶 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗲𝗿𝗿𝗼𝗿𝗶 𝗱𝗶 𝗯𝗮𝘁𝘁𝗶𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗽𝗲𝗿𝗱𝗶𝗮𝗺𝗼 𝘂𝗻𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮 𝟮. 𝗔𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗶𝘁à 𝗱𝗲𝗹 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼, 𝗶𝗹 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼 𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶 𝗺𝗼𝗱𝗶 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝗶𝗹 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼 𝗼 𝗱’𝘂𝘀𝗼 𝗻𝗼𝗶 𝗱𝗶𝘀𝗮𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗹𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗶𝗹 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗲𝗿 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝘂ò 𝗰𝗼𝗴𝗹𝗶𝗲𝗿𝗲 𝟯. 𝗟𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝘁à 𝗱𝗲𝗹 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝘁𝗮𝗹𝘃𝗼𝗹𝘁𝗮 𝗻𝗼𝗻 è 𝗹𝗶𝗻𝗲𝗮𝗿𝗲 𝟰. 𝗚𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗰𝗿𝗲𝗮𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁à 𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗶𝗿𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗮𝗿𝗶𝘁à 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮, 𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗮 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝘂ò 𝗯𝗮𝘀𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝘀𝘂𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝘀𝘂 𝗰𝗶ò 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗵é è 𝗹𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘁𝗮 (𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗮𝘁𝗮 𝗱𝗮 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗶 𝗰𝗼𝗻 𝗳𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘀𝗽𝗲𝗰𝗶𝗳𝗶𝗰𝗵𝗲).

𝗟𝗮 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘂𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗔𝘀𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗘𝘂𝗿𝗼𝗽𝗲𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝗹’𝗮𝗿𝗴𝗼𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗼𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 𝗲𝗱 𝗮𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗺𝗼: 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝗲𝗿𝗳𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗺𝗮 𝗽𝘂ò 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗶 𝗮𝗺𝗯𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝘃𝗶, 𝗱𝗶 𝗮𝗹𝘁𝗮 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁à (𝗼𝘃𝘃𝗶𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗱𝗶𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗱𝗮𝗶 𝗱𝗼𝗺𝗶𝗻𝗶 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝗻𝗼𝘀𝗰𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗹𝗮 𝗳𝗶𝘀𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗵𝗲 è 𝗿𝗶𝘀𝘁𝗿𝗲𝘁𝘁𝗮 𝗿𝗶𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗮𝗱 𝘂𝗻 𝗱𝗼𝗺𝗶𝗻𝗶𝗼 !𝗽𝗶ù 𝗮𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗹𝗮 𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿𝗮𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗵𝗮 𝗽𝗶ù 𝗰𝗿𝗲𝗮𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁à). 𝗟𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲:𝗟𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗶𝗹 𝗰𝘂𝗶 𝘀𝗰𝗼𝗽𝗼 è 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗮𝗿𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗶 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶 (𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲) 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗶 𝗱𝗶 𝗳𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗻𝗮𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝘃𝗲𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗶𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗶 𝗲𝘀𝗲𝗴𝘂𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶 𝗱𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗮 𝗔𝘀𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮: 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗽𝘂ò 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗶𝗱𝗲𝗿𝗮𝘁𝗼 𝗶𝗱𝗼𝗻𝗲𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝘀𝗲 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮 𝗳𝗿𝗮 𝗱𝗶 𝘀𝗶𝗴𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗶𝘂𝘁𝗼 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝗱𝗶 𝗯𝘂𝗼𝗻𝗮 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁à . 𝗜𝗻𝗳𝗮𝘁𝘁𝗶 𝘀𝗽𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗶𝗻 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗺𝗼𝗱𝗼 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗱𝗲𝘁𝘁𝗶 “𝗿𝗮𝘄 𝘁𝗲𝘅𝘁” 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗴𝗿𝗲𝘇𝘇𝗶 𝗽𝗼𝗶𝗰𝗵é 𝗻𝗲𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝘁𝗮𝗻𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗮 (𝗽𝗼𝘀 𝗲𝗱𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴)

𝗡𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗮𝘀𝘀𝗼𝗻𝗼𝗺𝗶𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗼𝘀𝘁𝗮 𝗱𝗮 𝗛𝘂𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝘀 & 𝗦𝗼𝗻𝗲𝗿𝘀 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝘀𝗶 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘇𝗶𝗮 𝗶𝗻 𝗖𝗔𝗧 (𝗖𝗢𝗠𝗣𝗨𝗘𝗥 𝗔𝗦𝗦𝗜𝗦𝗧𝗘𝗥 𝗧𝗥𝗔𝗡𝗦𝗟𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡) 𝗘 𝗛𝗔𝗠𝗧 (𝗛𝗨𝗠𝗔𝗡 𝗔𝗜𝗗𝗘𝗗 𝗠𝗔𝗖𝗛𝗜𝗡𝗘 𝗧𝗥𝗔𝗡𝗦𝗟𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡) 𝗼𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝗿𝗶𝗰𝗵𝗶𝗲𝗱𝗼𝗻𝗼 𝘂𝗻 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼 (𝘀𝗼𝗽𝗿𝗮𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗼 𝗿𝗶𝗴𝘂𝗮𝗿𝗱𝗮 𝗹𝗲 𝗮𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗶𝘁𝗮 ‘) 𝗡𝗼𝘁𝗮 𝗯𝗲𝗻𝗲; 𝗻𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝗳𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗛𝗔𝗠𝗧 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝗠𝗔𝗛𝗧 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗹𝗮 𝗠𝗔𝗖𝗛𝗜𝗡𝗘 𝗔𝗜𝗗𝗘𝗗 𝗛𝗨𝗠𝗔𝗡 𝗧𝗥𝗔𝗡𝗦𝗟𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡 (𝗟𝗮 𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗶𝗲𝗻𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗼 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼, 𝗮𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝗶𝗹 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗹𝗼 𝗼𝗿𝘁𝗼𝗴𝗿𝗮𝗳𝗶𝗰𝗼)

𝗦𝗲𝗴𝗺𝗲𝗻𝘁-𝗹𝗲𝘃𝗲𝗹 𝗱𝘂𝗿𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗲𝘀𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗲 𝘀𝗶 𝗿𝗶𝗳𝗲𝗿𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗮𝗹 𝗹𝗶𝘃𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗱𝗶 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗮𝗴𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹’𝗮𝗽𝗽𝘂𝗻𝘁𝗼 𝗶𝗻 𝘀𝗲𝗴𝗺𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗱𝘂𝗿𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗹𝗮 𝗳𝗿𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲

𝗜𝗻𝗼𝗹𝘁𝗿𝗲 𝗯𝗶𝘀𝗼𝗴𝗻𝗮 𝗿𝗶𝗰𝗼𝗿𝗱𝗮𝗿𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗲𝘀𝗶𝘀𝘁𝗼𝗻𝗼 𝘁𝗶𝗽𝗶 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶 𝗱𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝗰𝗮𝘁𝗮𝗹𝗼𝗴𝗮𝘁𝗶 𝗶𝗻 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗮𝗹 𝗻𝘂𝗺𝗲𝗿𝗼 𝗱𝗶 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝗱𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝗰𝘂 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼, 𝘀𝘂𝗱𝗱𝗶𝘃𝗶𝗱𝗲𝗻𝗱𝗼𝘀𝗶 𝗰𝗼𝘀𝗶’ 𝗶𝗻: 𝗕𝗮𝘀𝗶𝗰 (𝗺𝗲𝗻𝗼 𝗱𝗶 𝟱𝟬.𝟬𝟬𝟬) 𝗦𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗿𝗱 (𝟱𝟬.𝟬𝟬𝟬+ 𝗼𝗽𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗰𝗹𝗮𝘂𝘀𝗲 𝗾𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗼𝘀𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲) 𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱 (𝟳𝟱.𝟬𝟬𝟬+ 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲 𝗮𝗹𝗹’𝘂𝘀𝗲𝗿 𝗱𝗶 𝗮𝘃𝗲𝗿𝗲 𝗽𝗶𝘂’ 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝘀𝗶𝘁𝗶𝘃𝗶, 𝗳𝗮𝗰𝗶𝗹𝗶𝘁𝗮 𝗹’𝗲𝘀𝘁𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝗰𝗼 𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝘀𝗶 𝗹𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻𝗮 𝘀𝗶𝗻𝗴𝗼𝗹𝗮 𝗰𝗹𝗮𝘂𝘀𝗲) 𝗢𝗴𝗴𝗶 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮 𝗰𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 è 𝗽𝗶𝘂𝘁𝘁𝗼𝘀𝘁𝗼 𝗼𝗯𝘀𝗼𝗹𝗲𝘁𝗮, 𝗛𝘂𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝘀 𝗻𝗲𝗹 𝟮𝟬𝟭𝟬 𝗻𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗼𝗻𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝘁𝗮𝗿𝗮𝘁𝗮 𝘀𝘂𝗹𝗹’𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲: 𝗨𝘀𝗼 𝗱𝗼𝗺𝗲𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼 (𝗶𝗻𝗽𝘂𝘁 𝗳𝗿𝗮𝘀𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘁𝗮 𝗶𝗻 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗻𝗮𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹𝗲, 𝗼𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 è 𝗿𝗶𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗶𝘃𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗹𝗮 𝘀𝘁𝗲𝘀𝘀𝗮 𝗳𝗿𝗮𝘀𝗲 𝗶𝗻 𝘂𝗻’𝗮𝗹𝘁𝗿𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮) 𝗨𝘀𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 (𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗶𝘀𝘁𝗶) 𝗨𝘀𝗼 𝗮𝘇𝗶𝗲𝗻𝗱𝗮𝗹𝗲 (𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗰𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁-𝘀𝗲𝗿𝘃𝗲𝗿) 𝗦𝗶𝘁𝗶 𝘄𝗲𝗯 (𝘁𝗿𝗮𝗱 𝗼𝗻𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗴𝗶𝗻𝗲 𝘄𝗲𝗯) 𝗗𝗶𝘀𝗽𝗼𝘀𝗶𝘁𝗶𝘃𝗶 𝗺𝗼𝗯𝗶𝗹𝗶 (𝘁𝗲𝗹𝗲𝗳𝗼𝗻𝗼) 𝗨𝘀𝗼 𝘃𝗼𝗰𝗮𝗹𝗲 (𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝗰𝗲 𝗱𝗮𝗹 𝗽𝗮𝗿𝗹𝗮𝘁𝗼)

𝗛𝘂𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝘀 𝗻𝗲𝗹 𝟮𝟬𝟬𝟱 𝗶𝗻𝗱𝗶𝘃𝗶𝗱𝘂𝗮 𝗶 𝟰 𝘂𝘀𝗶 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮: 𝗗𝗶𝘀𝘀𝗲𝗺𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗼𝗼𝗹: 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗶𝗹 𝗿𝗮𝘄 𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗲 𝗲 𝗽𝗼𝘀𝘁 𝗲𝗱𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗼 𝘂𝗻 𝗾𝘂𝗮𝗹𝘀𝗶𝗮𝘀𝗶 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗹𝗼 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁à 𝗱𝗮 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝘂𝗼𝗺𝗼 (𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗶𝗹 𝗰𝘂𝗶 𝘀𝗰𝗼𝗽𝗼 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲 è 𝗼𝘁𝘁𝗲𝗻𝗲𝗿𝗲 𝘂𝗻 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗲𝗰𝗶𝘀𝗼 𝗰𝗼𝗻 𝘂𝗻𝗮 𝘀𝗶𝗻𝘁𝗮𝘀𝘀𝗶 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗲) 𝗘𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼: 𝗚𝗧𝗧 𝗻𝗲𝗹 𝟮𝟬𝟬𝟵 (𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗼𝗿 𝗧𝗼𝗼𝗹𝗸𝗶𝘁) 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗲𝘃𝗮𝗻𝗼 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗳𝗮𝗰𝗰𝗶𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗰𝗰𝗲𝘀𝘀 𝘁𝗼𝗼𝗹: 𝗳𝗮𝗰𝗶𝗹𝗶𝘁𝗮 𝗹’𝗮𝗰𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗲 𝗶𝗹 𝗿𝗲𝗰𝘂𝗽𝗲𝗿𝗼 𝗱𝗶 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘀𝘂 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝘁𝗲𝘀𝘁𝘂𝗮𝗹𝗶, 𝗲 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘀𝗶 𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶 𝘀𝘂 𝗱𝘂𝗲 𝗳𝗮𝘀𝗶 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗶𝗹 𝗖𝗟𝗜𝗥 𝗲 𝗶𝗹 𝗠𝗟𝗜𝗥 (𝗖𝗥𝗢𝗦𝗦-𝗟𝗔𝗡𝗚𝗨𝗔𝗚𝗘 𝗜𝗡𝗙𝗢𝗥𝗠𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡 𝗥𝗘𝗧𝗥𝗜𝗘𝗩𝗔𝗟) (𝗠𝗨𝗟𝗧𝗜 𝗟𝗜𝗡𝗚𝗨𝗔𝗟 𝗜𝗡𝗙𝗢𝗥𝗠𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡 𝗥𝗘𝗧𝗥𝗜𝗘𝗩𝗔𝗟) 𝗳𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘁𝘂𝘁𝘁’𝗼𝗿𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗳𝘂𝘀𝗲 𝗮𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝘀𝘂 𝗪𝗶𝗸𝗶𝗽𝗲𝗱𝗶𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗼𝗻𝗲 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗽𝗮𝗴𝗶𝗻𝗮 𝗮𝗰𝗰𝗮𝗻𝘁𝗼 𝗮𝗹𝗹’𝘂𝗿𝗹 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘀𝗰𝗵𝗲𝗿𝗺𝗮𝘁𝗮 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝘂ò 𝘀𝘂𝗴𝗴𝗲𝗿𝗶𝗿𝗲 𝗾𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝗿𝗶𝘀𝘂𝗹𝘁𝗮𝘁𝗶 𝗿𝗶𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗮 𝗰𝗶ò 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗲𝗿𝗰𝗵𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝗶𝗻 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗻𝗼𝗻 è 𝗹𝗮 𝗻𝗼𝘀𝘁𝗿𝗮

𝗔𝘀𝘀𝗶𝗺𝗶𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗼𝗼𝗹: 𝗧𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗶𝗻 𝗹𝗶𝗻𝗲𝗮 𝗱𝗶 𝗺𝗮𝘀𝘀𝗶𝗺𝗮, 𝘁𝗼𝗼𝗹 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗶𝗺𝗺𝗲𝗱𝗶𝗮𝘁𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝘀𝗶𝘁𝗼 𝘄𝗲𝗯 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗶𝗹 𝗳𝗮𝗺𝗼𝘀𝗼 𝗕𝗮𝗯𝗲𝗹 𝗙𝗶𝘀𝗵 (𝟭𝟵𝟵𝟬) 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗼 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗰𝗼𝗻 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮 𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹𝗶𝘁à

𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲 𝘁𝗼𝗼𝗹: 𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗽𝗲𝗿 𝘂𝗻 𝗿𝗮𝗽𝗶𝗱𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘀𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲, 𝗽𝗲𝗿 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿𝗰𝗶 𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗶𝗺𝗽𝗲𝗴𝗻𝗮𝘁𝗼 𝗻𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗮𝘁 𝗿𝗼𝗼𝗺 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗦𝗸𝘆𝗽𝗲 𝗱𝗼𝘃𝗲 𝗹𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘃𝗲𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝘃𝗲𝗶𝗰𝗼𝗹𝗮𝘁𝗲 𝗶𝗻 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗲

𝗗𝗮𝗹 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗼 𝗕𝗮𝗯𝗲𝗹 𝗙𝗶𝘀𝗵 𝗮 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗲 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮𝘁𝗲 𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗰𝗼𝘀𝗲; 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗹𝗲 𝗼𝗳𝗳𝗲𝗿𝘁𝗲 𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝘃𝗼𝗹𝗮 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲 𝗱𝗶 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘃𝗶𝗮𝗿𝗲, 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝗶𝘇𝘇𝗮𝗿𝗲 𝗲𝗱 𝗲𝗹𝗮𝗯𝗼𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗶 𝗶𝗻 𝘂𝗻 𝗹𝘂𝗼𝗴𝗼 𝘃𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹𝗲 𝗮𝗹 𝗰𝘂𝗶 𝗮𝗰𝗰𝗲𝗱𝗲𝗿𝗲 𝗶𝗻 𝗾𝘂𝗮𝗹𝘀𝗶𝗮𝘀𝗶 𝗺𝗼𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗲 è 𝘂𝗻 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘂𝘀𝗮 𝗲 𝗴𝗲𝘁𝘁𝗮 𝗺𝗮 𝗲𝘀𝗶𝘀𝘁𝗼𝗻𝗼 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗽𝗶ù 𝗲𝗹𝗮𝗯𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗽𝗶ù 𝗲𝘀𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝘂𝗻𝗾𝘂𝗲 𝗻𝗲 𝗳𝗮𝗻𝗻𝗼 𝘂𝘀𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲

𝗖𝗵𝗲 𝘀𝗶 𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗶 𝗱𝗶 𝘀𝗲𝗿𝘃𝗶𝘇𝗶 𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗮𝘀𝘀𝗶𝘀𝘁𝗶𝘁𝗮 𝗼 𝗺𝗲𝗻𝗼, 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮𝘁𝘁𝘂𝗮𝗹𝗲 è 𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗱𝗶 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗲 𝘁𝗶𝗽𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗮 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝘀𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗿𝗺𝗶𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝗴𝗹𝗼𝘀𝘀𝗮𝗿𝗶 (𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗧𝗼𝗼𝗹𝗸𝗶𝘁 𝗰𝗵𝗲 𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗶 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗹𝗮𝘁𝗲 𝗰𝗵𝗲 è 𝗺𝗲𝗻𝗼 𝗳𝗿𝘂𝗶𝗯𝗶𝗹𝗲 𝗲𝗱 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝘁𝘁𝗶𝘃𝗼, 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲 𝗱𝗶 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘃𝗶𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗮𝘁𝗲𝗿𝗶𝗮𝗹𝗲 𝗶𝗻 𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗲 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗿𝗹𝗼 𝗿𝗶𝗮𝗽𝗿𝗶𝗿𝗲 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝘀𝗶 𝘃𝘂𝗼𝗹𝗲 𝗺𝗮 𝘀𝗼𝗽𝗿𝗮𝘁𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗿𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗹𝗲 𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶 𝗻𝗲𝗹𝗹’𝗶𝗺𝗺𝗲𝗱𝗶𝗮𝘁𝗼 𝗲 𝗾𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗶 𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗻𝘇𝗶𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘂𝘀𝘂𝗳𝗿𝘂𝗶𝗿𝗲 𝗱 𝘂𝗻𝗮 𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗺𝗶𝗴𝗹𝗶𝗼𝗿𝗮𝘁𝗮 𝗱𝗶 𝗰𝗶ò 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗶 è 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗼𝘁𝘁𝗼

𝗟𝗲 𝘁𝗲𝗼𝗿𝗶𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗵𝗮𝗻𝗻𝗼 𝗮 𝗹𝘂𝗻𝗴𝗼 𝗶𝗴𝗻𝗼𝗿𝗮𝘁𝗼 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗾𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝘀𝗶 è 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗹𝗹𝗲𝗹𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗺𝗮𝗶 𝗶𝗻𝗰𝗿𝗼𝗰𝗶𝗮𝗿𝗲 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗲 𝘁𝗲𝗼𝗿𝗶𝗲 𝗤𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗳𝗶𝗻𝗼 𝗮𝗹 𝟭𝟵𝟲𝟱 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗰𝗼𝗻 𝗖𝗮𝘁𝗳𝗼𝗿𝗱 (𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗶 𝗰𝗼𝗹𝗹𝗼𝗰𝗮 𝗶𝗻 𝘂𝗻 𝗽𝗮𝗻𝗼𝗿𝗮𝗺𝗮 𝗱𝗼𝘃𝗲 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗮𝗹𝗲𝘃𝗮 𝗹’𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶𝗼 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼) 𝘀𝗶 𝗵𝗮 𝘂𝗻 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗲𝘀𝘀𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗲 𝗹𝘂𝗶 𝗶𝗻𝗳𝗮𝘁𝘁𝗶 𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗮 𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗹𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶 𝗶𝘀𝘁𝗿𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗮𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗺𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗶𝘃𝗶 𝗶𝗻 𝗺𝗲𝗿𝗶𝘁𝗼 𝗮𝗹𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁à 𝗱𝗶 𝗲𝗾𝘂𝗶𝘃𝗮𝗹𝗲𝗻𝘇𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗶𝘃𝗮 (𝗺𝗶𝘀𝘂𝗿𝗮 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁à 𝗰𝗵𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮 𝘀𝗶𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗼𝘁𝘁𝗮 𝗰𝗼𝗻 𝘂𝗻'𝗮𝗹𝘁𝗿𝗮)

𝗜𝗻𝘃𝗲𝗰𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗱𝗶 𝗡𝗶𝗱𝗮 & 𝗧𝗮𝗯𝗲𝗿 𝗿𝗶𝗴𝘂𝗮𝗿𝗱𝗼 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗱𝗮 𝗮𝗹𝗹’𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗱𝗲𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗲𝗿 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮

𝗙𝗮𝘀𝗲 𝘂𝗻𝗼: 𝗔𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗲𝘁𝗮𝗿𝗻𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗮𝘁𝘁𝗿𝗮𝘃𝗲𝗿𝘀𝗼 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘀𝘁𝗿𝘂𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮 𝘀𝘂𝗽𝗲𝗿𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲 (𝗹’𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝘇𝗮𝘇𝗶𝗼 𝗳𝗼𝗻𝗲𝘁𝗶𝗰𝗮, 𝗺𝗮𝘁𝗲𝗿𝗶𝗮𝗹𝗲, 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗶𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗼 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗽𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗼 𝗰𝗮𝗽𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗹’𝗲𝗻𝘂𝗻𝗰𝗶𝗮𝘁𝗼) 𝗱𝗲𝗹 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗻𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘀𝘂𝗮 𝘀𝘁𝗿𝘂𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮 (𝗹'𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝘇𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘀𝗶𝗻𝘁𝗮𝘁𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗮𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝘁𝗮 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗶 𝗼𝗴𝗻𝗶 𝗲𝗻𝘂𝗻𝗰𝗶𝗮𝘁𝗼 𝗲 𝗻𝗲 𝗱𝗲𝘁𝗲𝗿𝗺𝗶𝗻𝗮 𝗶𝗹 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝘂𝘁𝗼 𝘀𝗲𝗺𝗮𝗻𝘁𝗶𝗰𝗼) 𝗙𝗮𝘀𝗲 𝗱𝘂𝗲: 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗳𝗲𝗿𝗶𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗱𝗮 𝗟𝗣 𝗮 𝗟𝗔 𝗙𝗮𝘀𝗲 𝘁𝗿𝗲:𝗿𝗶𝘀𝘁𝗿𝘂𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝘀𝗲𝗰𝗼𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗲 𝗰𝗮𝗿𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗟𝗔

𝗟𝗮 𝗰𝗮𝗿𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗶 𝗿𝗶𝗰𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗻𝗲𝗹𝗹’𝗮𝗺𝗯𝗶𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗼𝗿𝗶𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 è 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗮 𝗿𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗮 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗶𝗻 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗶 𝗿𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗱 𝗠𝘂𝗻𝗱𝗮𝘆 𝗮𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼, 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗵é 𝘀𝗶 𝗮𝘃𝗲𝘃𝗮 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗶𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗴𝗹𝗶 𝗮𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗶 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗶 𝗳𝗼𝘀𝘀𝗲𝗿𝗼 𝗽𝗶ù 𝗹𝗲𝗴𝗮𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 𝗽𝗶ù 𝗰𝗵 𝗮𝗹𝗹𝗲 𝗿𝗶𝗳𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗲𝗽𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗶𝗽𝗹𝗶𝗻𝗮 È 𝗴𝗿𝗮𝘇𝗶𝗲 𝗮𝗱 𝗛𝗼𝗹𝗺𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝘀𝘂𝗮 𝗿𝗶𝘃𝗶𝘀𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗽𝗽𝗮 𝗱𝗶 𝗧𝗼𝘂𝗿𝘆 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗶 𝗵𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗮 𝗶𝗻𝗱𝗶𝗰𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗮 𝗻𝗲𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝘁à 𝗱𝗶 𝗮𝗺𝗽𝗹𝗶𝗮𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗯𝗿𝗮𝗻𝗰𝗮 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝘀𝘁𝘂𝗱𝗶 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶 𝗮𝗻𝗱𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗱𝘂𝗻𝗾𝘂𝗲 𝗼𝗹𝘁𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮. È 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗱𝗼𝗽𝗼 𝗽𝗼𝗰𝗵𝗶 𝗮𝗻𝗻𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝘀𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗮𝗹𝗰𝘂𝗻𝗶 𝗜𝗕𝗠 ( 𝗮𝘇𝗶𝗲𝗻𝗱𝗮 𝗮𝗺𝗲𝗿𝗶𝗰𝗮𝗻𝗮 𝗱𝗶 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗕𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲𝘀 𝗖𝗼𝗿𝗽𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻) 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗿𝗶𝗰𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝗰𝗮𝗺𝗽𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘃𝗼𝗰𝗮𝗹𝗲 𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗼 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘇𝗮𝘁𝗲 𝗿𝗶𝗰𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲 (𝗱𝗶 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮) 𝗶𝗻 𝗚𝗶𝗮𝗽𝗽𝗼𝗻𝗲

𝗪𝗶𝗹𝗹𝘀 (𝟭𝟵𝟴𝟴) 𝗜 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶 𝗰𝗼𝗴𝗻𝗶𝘁𝗶𝘃𝗶 𝗲 𝘀𝗶 𝗮𝘁𝘁𝗶𝘃𝗮𝗻𝗼 𝗱𝘂𝗿𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗹’𝗲𝗹𝗮𝗯𝗼𝗿𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗹𝗶 𝗱𝗮 𝗿𝗶𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗽𝗼𝗶𝗰𝗵é 𝗴𝗹𝗶 𝗮𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗺𝗶 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗮𝗴𝗶𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗹’𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼(𝘀𝗶 𝗯𝗮𝘀𝗮 𝘀𝘂 𝗰𝗼𝗻𝗻𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗽𝗿𝗲𝘀𝘁𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲, 𝗰𝗼𝗻𝗼𝘀𝗰𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗻𝗼𝗻 𝗳𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝗯𝗶𝗹𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗼𝘃𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝗻𝘀𝗮𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲 𝗮𝗹𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗻𝗰𝗮𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝗰𝗲𝗻𝘁𝗶) 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗾𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝗱𝗶 𝗱𝘂𝗯𝗯𝗶𝗮 𝗮𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝘁𝗲𝘇𝘇𝗮

𝗦𝗮𝗴𝗲𝗿 (𝟭𝟵𝟵𝟰) 𝗗𝗮 𝘂𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝘁𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗲𝘀𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗿𝗶𝗳𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘀𝘂𝗹 𝗰𝗼𝗻𝗳𝗿𝗼𝗻𝘁𝗼 𝘁𝗿𝗮 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗮 𝗲 𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮, 𝗮𝗳𝗳𝗲𝗿𝗺𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗶𝗻 𝗲𝘀𝗲𝗿𝗰𝗶𝘇𝗶 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺 𝘀𝗼𝗹𝘃𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗰𝗼𝗹𝗮𝘁𝗮 𝘀𝘂 𝘁𝗿𝗲 𝗱𝗶𝗺𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗶: 𝗰𝗼𝗴𝗻𝗶𝘁𝗶𝘃𝗮, 𝗽𝗿𝗮𝗴𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗲 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮

𝗣𝗿𝗮𝗵𝗹 𝗲 𝗣𝗲𝘁𝘇𝗼𝗹𝘁 (𝟭𝟵𝟵𝟳) “𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗵𝗲𝗼𝗿𝘆” 𝗮𝗳𝗳𝗿𝗼𝗻𝘁𝗮𝗻𝗼 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲: 𝗣𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗲 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗶𝗰𝗼𝗹𝘁à 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗶𝘃𝗮 (𝗶𝗻𝗱𝗶𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗱𝗮𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗮𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝗮𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗶𝘁à) 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗺𝗶𝘀𝗺𝗮𝘁𝗰𝗵 (𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮 𝗹’𝗲𝗾𝘂𝗶𝘃𝗮𝗹𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗲𝗿𝗿𝗮𝘁𝗼) 𝗣𝗮𝗿𝗹𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗶 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 (𝗱𝗮 𝗮𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶 𝘀𝗶𝗮 𝗮 𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗮) 𝗹𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗿𝗶𝗰𝗶 𝗿𝗶𝘁𝗲𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗲 𝗳𝗮𝗿𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝗱𝗶𝘀𝘁𝗶𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮 𝗺𝗼𝗻𝘁𝗲 𝘁𝗿𝗮 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹 𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝘀: 𝗜 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗶 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗻𝘇𝗶𝗮𝗹𝗶 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮𝗻𝗼 𝗱’𝗮𝘁𝘁𝘂𝗮𝗹𝗶 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗮𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝘀𝗶 𝗱𝗲𝘃𝗼𝗻𝗼 𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗱𝘂𝗿𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗺𝗮 𝗰’è 𝘂𝗻 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗰𝗶𝘁 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗮𝗿𝗴𝗲𝘁: 𝗰𝗶ò 𝗰𝗵𝗲 è 𝗿𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗱𝗲𝘃𝗲 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗳𝗲𝗿𝗶𝘁𝗼 𝗱𝗮 𝗧𝗣 𝗮 𝗧𝗔 𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗲 𝗶𝗻 𝗮𝘀𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗶 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲: 𝗿𝗲𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 (𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲) 𝗮𝗰𝗵𝗶𝗲𝘃𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝘆 (𝘂𝘀𝗮𝗿𝗲 𝗹𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗿𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘁𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗼𝘁𝘁𝗲𝗻𝗲𝗿𝗻𝗲 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗲)

𝗕𝗲𝗻𝗻𝗲𝘁𝘁 (𝟭𝟵𝟵𝟴) 𝗟𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗽𝘂ò 𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗶𝗻 𝗹𝘂𝗰𝗲 𝗮𝗹𝗰𝘂𝗻𝗶 𝗮𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗶 𝗽𝘀𝗶𝗰𝗼𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶 𝗱𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗶𝘃𝗼 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼

𝗙𝗶𝗻𝗲 𝗮𝗻𝗻𝗶 ‘𝟵𝟬 𝗻𝗼𝗻𝗼𝘀𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝘀𝘁𝗲𝘀𝘀𝗲 𝗴𝘂𝗮𝗱𝗮𝗴𝗻𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹’𝗮𝘁𝘁𝗲𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝘁𝗲𝗼𝗿𝗶𝗰𝗶 𝘃𝗲𝗻𝗶𝘃𝗮 𝗰𝗼𝗺𝘂𝗻𝗾𝘂𝗲 𝗮𝘀𝘀𝗶𝗺𝗶𝗹𝗮𝘁𝗮 𝗮 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗶𝗽𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗽𝗶ù 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗲 𝗶𝗻 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗽𝗲𝗿𝗶𝗼𝗱𝗼 𝘀𝗶 𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗮 𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗶𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 è 𝗻𝗲𝗰𝗲𝘀𝘀𝗮𝗿𝗶𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗤𝘂𝗮𝗵 (𝟮𝟬𝟬𝟲) 𝗿𝗶𝘃𝗶𝘀𝗶𝘁𝗮 𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗽𝗽𝗮 𝗱𝗶 𝗛𝗼𝗹𝗺𝗲𝘀 𝗶𝗻𝗱𝗶𝗰𝗮𝗻𝗱𝗼 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗲 𝗹𝗲 𝘀𝗼𝘁𝘁𝗼𝗰𝗮𝘁𝗲𝗴𝗼𝗿𝗶𝗲 𝗱𝗶 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗼 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗼

𝗦𝘃𝗼𝗹𝘁𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮 𝗰𝗼𝗻 𝗖𝗵𝗿𝗶𝘀𝘁𝗲𝗻𝘀𝗲𝗻 (𝟮𝟬𝟭𝟳) 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮 𝗠𝗧 𝗮𝗶 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶𝗲𝘀 𝗖𝗿𝗼𝗻𝗶𝗻 (𝟮𝟬𝟭𝟯) 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗱𝗶𝗴𝗺𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝟯𝗧 𝘀𝘂 𝗰𝘂𝗶 𝘃𝗲𝗿𝘁𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗼𝗻𝗱𝗼 𝗴𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗼 𝗧𝗥𝗔𝗗𝗘 𝗧𝗘𝗖𝗛𝗡𝗢𝗟𝗢𝗚𝗬 𝗧𝗥𝗔𝗡𝗦𝗟𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡 𝗡𝗲 𝗱𝗲𝗿𝗶𝘃𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 è 𝗶𝗻𝗱𝗶𝘀𝗽𝗲𝗻𝘀𝗮𝗯𝗶𝗹𝗲 𝗶𝗻 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗮𝗺𝗯𝗶𝘁𝗼 𝗽𝗼𝗶𝗰𝗵é 𝗴𝗶𝗼𝗰𝗮 𝘂𝗻 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗼 𝗶𝗺𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗿𝗶𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗮𝗹𝗹𝗲 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗱𝗶 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗿𝗲 𝘁𝗿𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗤𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗻𝗼𝗻 è 𝗽𝗶ù 𝗮𝗽𝗽𝗮𝗻𝗻𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝘀𝗼𝗹𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗺𝗮 è 𝗾𝘂𝗮𝘀𝗶 𝗱𝗶 𝗱𝗶𝗺𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗼𝗿𝗮𝗹𝗲-> 𝗣𝗹𝘂𝗿𝗶𝘀𝘂𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁𝘆 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗿𝗼𝘀𝘂𝗺𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻->𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗰𝗶𝗽𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘁𝘁𝗶𝘃𝗮 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶

𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶 𝗼𝗿𝗶𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶 𝗮 𝗱𝗲𝘁𝗲𝗿𝗺𝗶𝗻𝗮𝗿𝗲 𝘀𝗲 𝗹’𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗹𝘂𝗶𝘀𝗰𝗮 𝘀𝘂𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 𝗥𝗶𝘀𝗸𝘂 -> 𝗹’𝗶𝗺𝗽𝗮𝘁𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 è 𝗰𝗼𝘀ì 𝘀𝗶𝗴𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗰𝗵𝗲 “𝘁𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘄 𝗳𝗶𝗻𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀 𝗶𝗻 𝗰𝗼𝗴𝗻𝗶𝘁𝗶𝘃𝗲 𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘄𝗶𝗹𝗹 𝗻𝗲𝗰𝗲𝘀𝘀𝗮𝗿𝗶𝗹𝘆 𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲 𝘀𝗼𝗺𝗲 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗺𝗲𝘁𝗵𝗼𝗱𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗿𝗲𝗴𝗮𝗿𝗱 𝘁𝗼 𝘁𝗵𝗲 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹 𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰𝗶𝗲𝘀” (𝗥𝗶𝘀 𝟮𝟬𝟭𝟬) • 𝗔𝗹𝗼𝗻𝘀𝗼 & 𝗖𝗮𝗹𝘃𝗼 (𝟮𝟬𝟭𝟱) -> 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀-𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 “𝗮𝗻 𝗲𝘅𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝗱 𝗰𝗼𝗴𝗻𝗶𝘁𝗶𝘃𝗲, 𝗮𝗻𝘁𝗵𝗿𝗼𝗽𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗮𝗻𝗱 𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝗹 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 𝗼𝗿 𝗻𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸 𝘄𝗵𝗶𝗰𝗵 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗲𝘀 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗼𝗿𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲𝘀, 𝘄𝗵𝗲𝘁𝗵𝗲𝗿 𝘀𝗽𝗲𝗰𝗶𝗳𝗶𝗰 𝘁𝗼 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗿 𝗻𝗼𝘁, 𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗰𝗸𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗱𝗶𝗺𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗳 𝗺𝗮𝗻𝘆 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘄𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀 𝘁𝗼𝗱𝗮𝘆”

𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶 𝗰𝗶𝗿𝗰𝗮 𝗶𝗹 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗼 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗻𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲, 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗶𝗱𝗲𝗿𝗮𝗻𝗱𝗼𝗹𝗶 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗽𝗶ù 𝗮𝗺𝗽𝗶𝗼 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝗹𝗶 𝗦𝗶 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗶𝗱𝗲𝗿𝗮 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗻𝗼𝗻-𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼, 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝘂𝗻𝗾𝘂𝗲 𝗵𝗮 𝘂𝗻 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗼 𝗻𝗲𝗹 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗢𝗹𝗼𝗵𝗮𝗻 [𝟮𝟬𝟭𝟳] 𝗶𝗻 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝘆, 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗦𝗼𝗰𝗶𝗲𝘁𝘆: 𝗔 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝗶𝘃𝗶𝘀𝘁, 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗧𝗵𝗲𝗼𝗿𝘆 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵, 𝗜 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝘁𝘂𝗱𝗶𝗲𝘀 𝗲 𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗼𝗿𝗶𝗲 𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮𝗻𝗼 𝗮𝗱𝗲𝗴𝘂𝗮𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗶𝗹 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗲 𝗵𝗮𝗻𝗻𝗼 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗰𝘂𝗿𝗮𝘁𝗼 𝗶𝗹 𝗳𝗮𝘁𝘁𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗲𝘀𝘀𝗲 𝗿𝗶𝗳𝗹𝗲𝘁𝘁𝗮𝗻𝗼 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗲𝗴𝗲𝗺𝗼𝗻𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗟𝗲 𝘀𝗰𝗲𝗹𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗺𝗮𝗶 𝗻𝗲𝘂𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶: 𝗹𝗮 𝘀𝗰𝗲𝗹𝘁𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗼 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗼 𝗿𝗶𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗮𝗱 𝘂𝗻 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗼 𝗳𝗮𝘃𝗼𝗿𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗮𝗹𝗰𝘂𝗻𝗶 𝗴𝗿𝘂𝗽𝗽𝗶 𝗲 𝗶𝗻𝗱𝗲𝗯𝗼𝗹𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗶. 𝗟𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮 𝗶𝗻 𝘂𝗻 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝗰𝗮𝗽𝗶𝘁𝗮𝗹𝗶𝘀𝗺𝗼 𝗴𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹𝗲 𝗮𝗻𝗰𝗵𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝘀𝗲𝘁𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲, 𝗰𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗲𝗴𝘂𝗲𝗻𝘇𝗲 𝗶𝗺𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗻𝘁𝗶 𝘀𝘂𝗹 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗦𝘃𝗮𝗹𝘂𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘁à, 𝘀𝗼𝗽𝗿𝗮𝘁𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗶𝗻 𝘁𝗲𝗿𝗺𝗶𝗻𝗶 𝗲𝗰𝗼𝗻𝗼𝗺𝗶𝗰𝗶 > 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗿𝗲 𝗽𝗶ù 𝗳𝗿𝗲𝗾𝘂𝗲𝗻𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲, 𝗶 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝗴𝗹𝗶 𝘃𝗲𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝘁𝗶 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗶𝘀𝘁𝗼𝗻𝗼 𝗻𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝗴𝗶à 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗣𝘆𝗺 (𝟮𝟬𝟬𝟯) -> 𝗹𝗮 𝗰𝗿𝗲𝘀𝗰𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗹𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗹’𝗶𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗵𝗮 𝘃𝗶𝘀𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝘃𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗿𝗲𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗲𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝘀𝘂𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝘀𝗲𝗿𝗶𝗲 𝗱𝗶 𝗲𝘀𝗲𝗿𝗰𝗶𝘇𝗶 𝗱𝗶 𝗽𝘂𝗿𝗲 𝗲 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗶 𝘀𝗼𝘀𝘁𝗶𝘁𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗞𝗲𝗻𝗻𝘆 𝟮𝟬𝟭𝟭 𝗼𝗯𝗯𝗹𝗶𝗴𝗵𝗶 𝗲𝘁𝗶𝗰𝗶 𝗱𝗮 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗶 𝗰𝗵𝗶 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗿𝗶𝘀𝗽𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗮𝗹𝗹’𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝘂𝘁𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗱𝗮𝗴𝗹𝗶 𝘂𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶, 𝘀𝗼𝗽𝗿𝗮𝘁𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶 𝘃𝗲𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝗿𝗶𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗺𝗶𝗴𝗹𝗶𝗼𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 (𝗲𝘀. 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶𝗼 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼) 𝗠𝗼𝗼𝗿𝗸𝗲𝗻𝘀 𝗲𝘁 𝗮𝗹. [𝟮𝟬𝟭𝟲] 𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗵𝗮𝗻𝗻𝗼 𝗱𝗶𝗿𝗶𝘁𝘁𝗶 𝗹𝗲𝗴𝗮𝗹𝗶 𝗿𝗶𝗴𝘂𝗮𝗿𝗱𝗼 𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗿𝗶𝗲𝘁à 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗲𝘁𝘁𝘂𝗮𝗹𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗹𝗹𝗲𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗿𝗶𝘃𝗮𝘁𝗶 𝗱𝗮𝗹 𝗹𝗼𝗿𝗼 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗼 𝗺𝗲𝗱𝗶𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗹’𝘂𝘀𝗼 𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲, 𝗺𝗮 𝗻𝗼𝗻 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝗮𝗳𝗳𝗲𝗿𝗺𝗮𝗿𝗲 𝗶 𝗹𝗼𝗿𝗼 𝗱𝗶𝗿𝗶𝘁𝘁𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗱𝗶𝗳𝗳𝘂𝘀𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝗺𝗲𝗿𝗰𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗠𝗼𝗼𝗿𝗸𝗲𝗻𝘀 & 𝗟𝗲𝘄𝗶𝘀 [𝟮𝟬𝟭𝟵] 𝗔𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘀𝗶𝘁𝘂𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹 𝗺𝗲𝗿𝗰𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲: 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗼𝘀𝘁𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗿𝗲𝘁𝗲 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗲 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗲𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗶𝗹 𝗿𝗶𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝗱𝗮𝘁𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗱𝗮𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗮𝗱 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗮𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗼: 𝗛𝗲𝘀𝘀 & 𝗢𝘀𝘁𝗿𝗼𝗺 (𝟮𝟬𝟬𝟳], 𝗜𝗻𝘀𝘁𝗶𝘁𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗶𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗺𝗲𝗻𝘁 (𝗜𝗔𝗗) 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸; 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗼𝘀𝘁𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗿𝗲𝘁𝗲 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗲 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗲𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗶𝗹 𝗿𝗶𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝗱𝗮𝘁𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗱𝗼𝘁𝘁𝗶 𝗱𝗮𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗮𝗱 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗮𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲

𝗢’𝗛𝗮𝗴𝗮𝗻 (𝟮𝟬𝟭𝟲) -> 𝗺𝗮𝘀𝘀𝗶𝘃𝗲𝗹𝘆 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 (𝗠𝗢𝗧) -> 𝘂𝗻𝗮 𝗻𝘂𝗼𝘃𝗮 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗲𝗺𝗲𝗿𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗵𝗲 𝗯𝗮𝘀𝗮𝗻𝗱𝗼𝘀𝗶 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗲 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝘀𝗼𝘀𝘁𝗲𝗻𝗲𝗿𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝗮𝘁𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁à 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗳𝗮 𝘀ì 𝗰𝗵𝗲 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮 𝘀𝗶𝗮 𝗮𝗽𝗲𝗿𝘁𝗮 𝗮𝗹𝗹’𝗮𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗰𝗶𝗽𝗮𝗻𝘁𝗶 𝘀𝘂 𝘃𝗮𝘀𝘁𝗮 𝘀𝗰𝗮𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝗰𝗮𝘀𝗼 𝗱𝗶 𝗪𝗶𝗸𝗶𝗽𝗲𝗱𝗶𝗮 𝗲 𝗙𝗮𝗰𝗲𝗯𝗼𝗼𝗸 • 𝗛𝗮𝗿𝗱𝗺𝗲𝗶𝗲𝗿 (𝟮𝟬𝟭𝟱) -> 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗱𝗶 𝘁𝗶𝗽𝗼 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼 𝘀𝗶 𝗯𝗮𝘀𝗶 𝘀𝘂 𝘂𝗻 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗶𝗻𝘃𝗮𝗹𝘀𝗼 𝗻𝗲𝗴𝗹𝗶 𝗮𝗻𝗻𝗶 ’𝟲𝟬 𝗲 ’𝟳𝟬 «𝗗𝗲𝗳𝗶𝗻𝗲𝗱 𝗶𝗻 𝘁𝗲𝗿𝗺𝘀 𝗼𝗳 𝗮𝗻 𝗲𝗾𝘂𝗶𝘃𝗮𝗹𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻, 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗶𝘀 𝘀𝗲𝗲𝗻 𝗮𝘀 𝗮𝗻 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝗹𝘆 “𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗽𝗮𝗿𝗲𝗻𝘁” 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗵𝗮𝘁 𝗿𝗲𝗰𝗼𝗱𝗲𝘀 𝗮 𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗶𝗻 𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰 𝗿𝗲𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗮𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻𝘆𝘁𝗵𝗶𝗻𝗴 𝗼𝗳 𝗶𝘁𝘀 𝗼𝘄𝗻, 𝗮 𝘃𝗶𝗲𝘄 𝘁𝗵𝗮𝘁 𝗶𝗴𝗻𝗼𝗿𝗲𝘀 𝗺𝘂𝗰𝗵 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗶𝘁𝘆 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝗱𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗺𝗮𝗸𝗶𝗻𝗴 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗲𝘀 𝗶𝗻𝘃𝗼𝗹𝘃𝗲𝗱 𝗶𝗻 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻.»

𝗟’𝗶𝗱𝗲𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗺𝗲𝗰𝗰𝗮𝗻𝗶𝘀𝗺𝗼 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗿𝗮𝗴𝗶𝗼𝗻𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼 𝗿𝗶𝘀𝗮𝗹𝗲 𝗮𝗱𝗱𝗶𝗿𝗶𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗮𝗹𝗹 𝗫𝗜𝗜𝗜 𝘀𝗲𝗰𝗼𝗹𝗼 -> 𝗥𝗮𝗺𝗼𝗻 𝗟𝗹𝘂𝗹𝗹 𝗳𝗶𝗹𝗼𝘀𝗼𝗳𝗼 𝗲 𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗰𝗮𝘁𝗮𝗹𝗮𝗻𝗼 𝘀𝗶 𝗶𝗺𝗯𝗮𝘁𝘁𝗲 𝗻𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗭𝗮𝗶𝗿𝗷𝗮 (𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗮 𝗽𝗲𝗻𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗮 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗲 𝟮𝟴 𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗮𝗹𝗳𝗮𝗯𝗲𝘁𝗼 𝗮𝗿𝗮𝗯𝗼 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗮𝗱 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗲𝘁𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗰𝗮𝘁𝗲𝗴𝗼𝗿𝗶𝗲 𝗳𝗶𝗹𝗼𝘀𝗼𝗳𝗶𝗰𝗵𝗲 𝘂𝘀𝗮𝘁𝗮 𝗱𝗮𝗴𝗹𝗶 𝗮𝘀𝘁𝗿𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶 𝗮𝗿𝗮𝗯𝗶) 𝗶𝗻 𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗿𝗶𝘀𝘁𝗶𝗮𝗻𝗮 -> 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗼𝘀𝗰𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘁𝗶𝗿𝗲 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗳𝗲𝗱𝗲 𝗰𝗿𝗶𝘀𝘁𝗶𝗮𝗻𝗮 𝗶 𝗠𝘂𝘀𝘂𝗹𝗺𝗮𝗻𝗶 𝗮𝘁𝘁𝗿𝗮𝘃𝗲𝗿𝘀𝗼 𝗹𝗮 𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮. 𝗔 𝘁𝗮𝗹𝗲 𝘀𝗰𝗼𝗽𝗼 𝗶𝗻𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮 𝗹𝗲 𝗰𝗼𝘀𝗶𝗱𝗱𝗲𝘁𝘁𝗲 𝗿𝗼𝘁𝘂𝗹𝗲 𝗟𝘂𝗹𝗹𝗶𝗮𝗻𝗲 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗲 𝘀𝘂𝗶 𝗱𝗼𝗴𝗺𝗶 𝗺𝗲𝗱𝗶𝗲𝘃𝗮𝗹𝗶, 𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 𝗱𝗲𝗶 𝗱𝗶𝘀𝗰𝗵𝗶 𝗱𝗶 𝗰𝗮𝗿𝘁𝗮 𝘀𝘂 𝗰𝘂𝗶 𝘃𝗲𝗻𝗶𝘃𝗮𝗻𝗼 𝗿𝗶𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝘁𝗶 𝗱𝗲𝗶 𝘀𝗶𝗺𝗯𝗼𝗹𝗶, 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝘀𝘁𝗮 𝗱𝗶 𝗮𝘁𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝘁𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗶𝘁𝘂𝗶𝘃𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘃𝗲𝗿𝗶𝘁𝗮 ‘ 𝗲𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗿𝗶 𝗱𝗲𝗹 𝘀𝗼𝗴𝗴𝗲𝘁𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗿𝗼𝘁𝘂𝗹𝗮

𝗡𝗲𝗹 𝗫𝗩𝗜𝗜 𝘀𝗲𝗰𝗼𝗹𝗼 𝗟𝗲𝗶𝗯𝗻𝗶𝘇 𝗿𝗶𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗹’𝗶𝗱𝗲𝗮 𝗱𝗶 𝗟𝗹𝘂𝗹 𝗲 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗮 𝗹’𝗶𝗱𝗲𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗱𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝗰𝗼𝗱𝗶𝗰𝗶 𝗻𝘂𝗺𝗲𝗿𝗶𝗰𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗱𝗮 𝗲 𝘃𝗲𝗿𝘀𝗼 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗲 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗲 𝗜𝘀𝗽𝗶𝗿𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗮𝗹𝗹’𝗶𝗱𝗲𝗮 𝗱𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝘂𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹𝗲, 𝗼𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼 𝘂𝗻 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗶 𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗶 𝗲 𝘀𝘂 𝘀𝗶𝗺𝗯𝗼𝗹𝗶 𝗶𝗰𝗼𝗻𝗶𝗰𝗶 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝘀𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶 𝘂𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲, 𝗽𝗲𝗿 𝗳𝗮𝗰𝗶𝗹𝗶𝘁𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗿𝗰𝗶𝗼 𝗲 𝗹𝗼 𝘀𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝗻𝗼𝘀𝗰𝗲𝗻𝘇𝗮 𝘁𝗿𝗮 𝗶 𝗽𝗼𝗽𝗼𝗹𝗶.

𝗟’𝗶𝗻𝗴𝗲𝗴𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗳𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲𝘀𝗲-𝗮𝗿𝗺𝗲𝗻𝗼 𝗔𝗿𝘁𝘀𝗿𝗼𝘂𝗻𝗶 𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲 𝗮 𝗽𝘂𝗻𝘁𝗼 𝗶𝗹 𝗖𝗲𝗿𝘃𝗲𝗮𝘂 𝗠é𝗰𝗮𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲 (𝗠𝗲𝗰𝗵𝗮𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗕𝗿𝗮𝗶𝗻) , 𝘂𝗻 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝘀𝗶𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗺𝗲𝗰𝗰𝗮𝗻𝗶𝗰𝗼 𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝘁𝗼 𝗱 𝘂𝗻 𝗺𝗼𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗲𝗹𝗲𝘁𝘁𝗿𝗶𝗰𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗿𝗲𝗴𝗶𝘀𝘁𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗲 𝗿𝗲𝗰𝘂𝗽𝗲𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘀𝘂 𝘂𝗻’𝗮𝗺𝗽𝗶𝗮 𝘀𝘁𝗿𝗶𝘀𝗰𝗶𝗮 𝗱𝗶 𝗰𝗮𝗿𝘁𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗮𝘃𝗮 𝗱𝗶𝗲𝘁𝗿𝗼 𝘂𝗻𝗮 𝘁𝗮𝘀𝘁𝗶𝗲𝗿𝗮. 𝗨𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗮 𝗽 𝗴𝗹𝗶 𝗼𝗿𝗮𝗿𝗶 𝗳𝗲𝗿𝗿𝗼𝘃𝗶𝗮𝗿𝗶, 𝗶 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗶 𝗯𝗮𝗻𝗰𝗮𝗿𝗶, 𝗲 𝘀𝗼𝗽𝗿𝗮𝘁𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗱𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗺𝗲𝗰𝗰𝗮𝗻𝗶𝗰𝗼. 𝗢𝗴𝗻𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗲𝗮 𝗱𝗲𝗹 𝗻𝗮𝘀𝘁𝗿𝗼 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝗲𝘃𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮 𝘀𝗼𝗿𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲 (𝗻𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮) 𝗲 𝗹𝗲 𝗲𝗾𝘂𝗶𝘃𝗮𝗹𝗲𝗻𝘇𝗲 𝗶𝗻 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗲 𝗮𝗹𝘁𝗿𝗲 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗲 (𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗲 𝗱𝗶 𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗼); 𝗼𝗴𝗻𝗶 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝘁𝗮 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗱𝗲𝘃𝗮𝗻𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗽𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝘀𝘂 𝘂𝗻 𝘀𝗲𝗰𝗼𝗻𝗱𝗼 𝗻𝗮𝘀𝘁𝗿𝗼, 𝗱𝗶 𝗰𝗮𝗿𝘁𝗮 𝗼 𝗱𝗶 𝗺𝗲𝘁𝗮𝗹𝗹𝗼, 𝗰𝗵𝗲 𝗳𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝘃𝗮𝗻𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗺𝗲𝗰𝗰𝗮𝗻𝗶𝘀𝗺𝗼 𝗱𝗶 𝘀𝗲𝗹𝗲𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲

𝗦𝗲𝗺𝗽𝗿𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝟭𝟵𝟯𝟯 𝘂𝗻 𝗶𝗻𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗿𝘂𝘀𝘀𝗼, 𝗦𝗺𝗶𝗿𝗻𝗼𝘃-𝗧𝗿𝗼𝗷𝗮𝗻𝘀𝗸𝗶𝗷 -> 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗼 𝗽𝗿𝗼𝘁𝗼𝘁𝗶𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘁𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗺𝗲𝗰𝗰𝗮𝗻𝗶𝗰𝗼, 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗺𝗲𝗱𝗶𝗮 𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝘂𝗻𝗮 𝘀𝗲𝗾𝘂𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗲 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗲 𝗳𝗮𝘀𝗶 𝗱𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲: 𝗧𝗘𝗦𝗧𝗢 𝗡𝗔𝗭𝗜𝗢𝗡𝗔𝗟-𝗚𝗥𝗔𝗠𝗠𝗔𝗧𝗜𝗖𝗔𝗟𝗘 (𝗔)

𝗙𝗢𝗥𝗠𝗔 𝗟𝗢𝗚𝗜𝗖𝗔(𝗕𝟭) 𝗧𝗘𝗦𝗧𝗢 𝗡𝗔𝗭𝗜𝗢𝗡𝗔𝗟-𝗚𝗥𝗔𝗠𝗠𝗔𝗧𝗜𝗖𝗔𝗟𝗘 (𝗕)

𝗟’ 𝗮𝘃𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗰𝗮𝗹𝗰𝗼𝗹𝗮𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗲 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝘀𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗶𝗱𝗲𝗲 𝘀𝘂𝗴𝗹𝗶 𝘂𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶, 𝗼𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼 𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗺𝘂𝗻𝗶 𝗮 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗲 𝗹𝗲 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗲 𝗻𝗮𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹𝗶 𝗱𝗮𝗻𝗻𝗼 𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗼 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝘀𝘃𝗼𝗹𝘁𝗮 𝗚𝗹𝗶 𝘀𝘁𝗼𝗿𝗶𝗰𝗶 𝗳𝗮𝗻𝗻𝗼 𝗿𝗶𝘀𝗮𝗹𝗶𝗿𝗲 𝗹’𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗱𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗻𝗮𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹𝗲 𝗮𝗱 𝘂𝗻’𝗮𝗹𝘁𝗿𝗮 𝗻𝗲𝗹 𝟭𝟵𝟰𝟳 𝗴𝗿𝗮𝘇𝗶𝗲 𝗮 𝘂𝗻 𝗰𝗿𝗶𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹𝗼𝗴𝗿𝗮𝗳𝗼 𝗶𝗻𝗴𝗹𝗲𝘀𝗲 𝗕𝗼𝗼𝘁𝗵 𝗲 𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗿𝗲𝗻 𝗪𝗲𝗮𝘃𝗲𝗿 𝗪𝗲𝗮𝘃𝗲𝗿 𝗺𝗲𝘁𝗼𝗱𝗶 𝗲 𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗲 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗮𝗰𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘀𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮-𝗽𝗲𝗿-𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗮. 𝗧𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝗶 𝘃𝗼𝗹𝘂𝗺𝗶 𝗱𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗶𝗰𝗶, 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗽𝗼𝗹𝗶𝘀𝗲𝗺𝗶𝗮 è 𝗹𝗶𝗺𝗶𝘁𝗮𝘁𝗼 𝗲 𝗶 𝘁𝗲𝗿𝗺𝗶𝗻𝗶 𝘀𝗼𝗻𝗼 𝗺𝗼𝗻𝗼𝗿𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝘇𝗶𝗮𝗹𝗶. 𝗜𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗽𝘂ò 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝗮𝘀𝘀𝗶𝗺𝗶𝗹𝗮𝘁𝗼 𝗮𝗱 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝗰𝗿𝗶𝘁𝘁𝗼𝗴𝗿𝗮𝗳𝗶𝗮. 𝗟’𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗶 𝗱𝗶 𝗽𝗼𝗹𝗶𝘀𝗲𝗺𝗶𝗮, 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗶𝗱𝗲𝗿𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗶𝗹 𝗿𝗮𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝗼 𝘁𝗿𝗮 𝗹𝗼𝗴𝗶𝗰𝗮 𝗲 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝘀𝗰𝗿𝗶𝘁𝘁𝗼, 𝗰𝗼𝘀ì 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗶𝗹 𝗿𝗮𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝗼 𝘁𝗿𝗮 𝗰𝗿𝗶𝘁𝘁𝗼𝗴𝗿𝗮𝗳𝗶𝗮 𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲

𝗡𝗲𝗹 𝟭𝟵𝟱𝟮 𝗕𝗮𝗿-𝗛𝗶𝗹𝗹𝗲𝗹 (𝗠𝗮𝘀𝘀𝗮𝗰𝗵𝘂𝘀𝗲𝘁𝘁𝘀)𝗽𝗮𝗿𝗹𝗮 𝗱𝗶 𝗠𝗶𝘅𝗲𝗱 𝗠𝗧 ,𝗼𝘀𝘀𝗶𝗮 , 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗲𝗱𝗲𝘃𝗮 𝗹’𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗲𝘀𝘀𝗲𝗿𝗲 𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼 𝘀𝘂𝗯𝗶𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗮 𝗼 𝘀𝘂𝗯𝗶𝘁𝗼 𝗱𝗼𝗽𝗼 𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗮𝗰𝗰𝗵𝗶𝗻𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗮𝘀𝘀𝗶𝗰𝘂𝗿𝗮𝗿𝗲 𝘂𝗻’𝗮𝗹𝘁𝗮 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁à 𝗚𝗿𝗮𝘇𝗶𝗲 𝗮𝗹 𝘀𝘂𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗶 𝗴𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗶 𝗹𝗼𝗰𝗮𝗹𝗶 𝗶𝗻 𝗔𝗺𝗲𝗿𝗶𝗰𝗮 𝘀𝗶 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗿𝗼𝗻𝗼 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶 𝗴𝗿𝘂𝗽𝗽𝗶 𝗱𝗶 𝗿𝗶𝗰𝗲𝗿𝗰𝗮 𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝟭𝟵𝟱𝟰 𝗲𝗯𝗯𝗲 𝗹𝘂𝗼𝗴𝗼 𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗮 𝗱𝗶𝗺𝗼𝘀𝘁𝗿𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗽𝘂𝗯𝗯𝗹𝗶𝗰𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 (𝗜𝗕𝗠 𝗲 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁à 𝗱𝗶 𝗚𝗲𝗼𝗿𝗴𝗲𝘁𝗼𝘄𝗻), 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝘂𝗻 𝘃𝗼𝗰𝗮𝗯𝗼𝗹𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝟮𝟱𝟬 𝗽𝗮𝗿𝗼𝗹𝗲 𝗲 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝘀𝗲𝗶 𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗲 𝘀𝗶𝗻𝘁𝗮𝘁𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗶𝗻 𝗶𝗻𝗴𝗹𝗲𝘀𝗲 𝘂𝗻 𝗶𝗻𝘀𝗶𝗲𝗺𝗲 𝘀𝗲𝗹𝗲𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝟰𝟵 𝗳𝗿𝗮𝘀𝗶 𝗿𝘂𝘀𝘀𝗲

(𝗚𝗲𝗼𝗿𝗴𝗲𝘁𝗼𝘄𝗻 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁𝘆, 𝗠𝗜𝗧, 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁à 𝗱𝗶 𝗛𝗮𝗿𝘃𝗮𝗿𝗱, 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁à 𝗱𝗲𝗹 𝗧𝗲𝘅𝗮𝘀 𝗲 𝗱𝗶 𝗕𝗲𝗿𝗸𝗹𝗲𝘆), 𝗶𝗻 𝗨𝗻𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗦𝗼𝘃𝗶𝗲𝘁𝗶𝗰𝗮 (𝗜𝘀𝘁𝗶𝘁𝘂𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗱𝗶 𝗠𝗼𝘀𝗰𝗮 𝗲 𝗟𝗲𝗻𝗶𝗻𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼) 𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝗥𝗲𝗴𝗻𝗼 𝗨𝗻𝗶𝘁𝗼 (𝗖𝗮𝗺𝗯𝗿𝗶𝗱𝗴𝗲 𝗥𝗲𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝗨𝗻𝗶𝘁) 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗮𝘃𝗮𝗻𝗼 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝘁𝗼𝘁𝗶𝗽𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝗱𝗶𝗺𝗼𝘀𝘁𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗳𝗮𝘁𝘁𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮. 𝗠𝗲𝘁𝗼𝗱𝗶 𝗱𝗶 𝗿𝗶𝗰𝗲𝗿𝗰𝗮 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗶 𝘀𝘂 𝘂𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶𝗼 𝗲𝗺𝗽𝗶𝗿𝗶𝗰𝗼, 𝗽𝗿𝗶𝘃𝗶𝗹𝗲𝗴𝗶𝗮𝘁𝗼 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗿𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗮𝗿𝗶𝘁à 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝗰𝗮𝗹𝗶 𝗲 𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹𝗶 𝗲 𝘀𝘂 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶 𝗽𝗶ù 𝘁𝗲𝗼𝗿𝗶𝗰𝗶, 𝗰𝗵𝗲 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘃𝗮𝗻𝗼 𝘂𝗻𝗮 𝗿𝗶𝗰𝗲𝗿𝗰𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗱𝗶 𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗠𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 “𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶𝗿𝗲𝘁𝘁𝗮”, 𝗼𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼 𝗹𝗼 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗽𝗲𝗿 𝘁𝗿𝗮𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗱𝗮 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮𝗱 𝘂𝗻𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱’𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗼 𝗮𝘃𝘃𝗮𝗹𝗲𝗻𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗶 𝗿𝗲𝗴𝗼𝗹𝗲 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗱𝗲𝗻𝘇𝗮 𝘂𝗻𝗼 𝗮 𝘂𝗻𝗼 𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻𝗮 𝗿𝘂𝗱𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹𝗲 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝘀𝗶𝗻𝘁𝗮𝘁𝘁𝗶𝗰𝗮 (𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝗱𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿𝗶 𝗯𝗶𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶 𝗰𝗼𝗻 𝘀𝗶𝗻𝗴𝗼𝗹𝗲 𝗲𝗾𝘂𝗶𝘃𝗮𝗹𝗲𝗻 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗲 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗶𝗰𝗮𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮).

𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗶 𝘀𝘂𝗹𝗹𝗮 𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼- 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 𝗱𝗶 𝗖𝗵𝗼𝗺𝘀𝗸𝘆

𝗡𝗲𝗴𝗹𝗶 𝗮𝗻𝗻𝗶 𝟲𝟬 𝘀𝗶 𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗮 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗲𝘀𝗮 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗹𝗮 𝘀𝗼𝗹𝗮 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝘀𝗶𝗻𝘁𝗮𝘁𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗻𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝘃𝗮 𝗱𝗶 𝗱𝗶𝘀𝗮𝗺𝗯𝗶𝗴𝘂𝗮𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗽𝗼𝗹𝗶𝘀𝗲𝗺𝗶𝗮 𝗶𝗻 𝗺𝗮𝗻𝗶𝗲𝗿𝗮 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗽𝗿𝗶𝗮𝘁𝗮 𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝗲𝗿𝗮 𝗱𝗶 𝗮𝗹𝗰𝘂𝗻 𝗮𝗶𝘂𝘁𝗼 𝗻𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗲𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 -> 𝗹𝗼 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗶 𝘀𝘂 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗶 𝘀𝗲𝗺𝗮𝗻𝘁𝗶𝗰𝗶 𝗔𝗹𝗰𝘂𝗻𝗶 𝗴𝗿𝘂𝗽𝗽𝗶 𝗲𝘀𝗽𝗹𝗼𝗿𝗮𝗿𝗼𝗻𝗼 𝗹𝗲 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗶𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁à 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶𝗼 𝗮 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝗹𝗮 𝗿𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮 𝗳𝗼𝘀𝘀𝗲 𝗶𝗻𝗱𝗶𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻𝘁𝗲 𝘀𝗶𝗮 𝗱𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗼 𝗟’𝗶𝗱𝗲𝗮 𝗱𝗶 𝘂𝗻 𝗺𝗲𝘁𝗮𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗯𝗮𝘀𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝘂𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹𝗶 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶 𝘃𝗲𝗻𝗻𝗲 𝗮𝗯𝗯𝗮𝗻𝗱𝗼𝗻𝗮𝘁𝗼 -> 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶𝗼 𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗲𝗿 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗮 𝗺𝗼𝗹𝘁𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗿𝗰𝗶𝗮𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗲𝗽𝗼𝗰𝗮, 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗮𝗱 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝗟𝗼𝗴𝗼𝘀 𝗲 𝗦𝗬𝗦𝗧𝗥𝗔𝗡. 𝗤𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗰𝗶𝗼 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗲𝗱𝗲𝘃𝗮 𝗹𝗼 𝘀𝘃𝗶𝗹𝘂𝗽𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗮 𝘁𝗿𝗲 𝗳𝗮𝘀𝗶: 𝗶) 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶, 𝗶𝗶) 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗲𝗿 𝗲 𝗶𝗶𝗶) 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲, 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝗹𝗮 𝗳𝗮𝘀𝗲 𝗱𝗶 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗲𝗿 𝗿𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘃𝗮 𝗶𝗹 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼 𝗱𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗿𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗮𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝘁𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮 𝗾𝘂𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗹𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮 𝗱𝗶 𝗮𝗿𝗿𝗶𝘃𝗼. 𝟭𝟵𝟲𝟲 -> 𝗥𝗮𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗶𝘀...