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[Repertorio Mafie] Consulta il Repertorio dei prodotti scientifici accademici per la lotta alle mafie e alla criminalità organizzata

La banca dati nasce dalla collaborazione della CRUI con il LIRMaC (Laboratorio Interdisciplinare di Ricerca su Mafie e Corruzione dell’Università Federico II di Napoli) e dal contributo degli atenei che hanno fornito le informazioni relative ai propri prodotti scientifici sull’argomento, contenuti nella banca dati IRIS. L’ideazione e realizzazione della banca dati si inserisce nelle attività che la CRUI ha svolto all’interno del protocollo d’intesa stipulato nel 2016 con la Commissione parlamentare di inchiesta sui fenomeni mafiosi e delle altre associazioni criminali anche straniere (XVII legislatura), progetto che ha trovato continuità anche con la analoga Commissione della XVIII legislatura.
La banca dati raccoglie e sistematizza, per la prima volta in Italia, i prodotti scientifici inerenti al tema della lotta alle mafie e alla criminalità organizzata pubblicati fino al 2017, presenti sugli archivi istituzionali online degli atenei: al momento comprende oltre 2.600 prodotti di più tipologie che possono essere interrogati per autore (più di 1.000 autori accademici), per ateneo (64 atenei che hanno partecipato al progetto) o per titolo del prodotto. Vi è anche la possibilità di ricerca attraverso le 13 parole chiave contenute nel titolo delle pubblicazioni, utilizzate per indirizzare l’individuazione dei prodotti.

Per alcune banche dati l’accesso è consentito solo tramite la rete di Ateneo o Proxy.
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Leggi d’Italia Professionale.
Con il portale Leggi d’Italia Professionale è possibile accedere ai moduli di Legislazione Italiana; Giurisprudenza di legittimità e di merito; Codici Ipertestuali Commentati; Dottrina d’Italia, Commentario alla Costituzione; Digesto; Fisconline.
Previa connessione per mezzo della rete di ateneo o Proxy (vedi qui), per accedere alla banca dati gli utenti devono autenticarsi dal sito di Leggi d’Italia Professionale con le seguenti credenziali: Username: $UMG – Password: $UMG

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