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Una brutta giornata, compiti arretrati, tensioni di coppia — e la mano va da sola verso il telefono. Sembra ovvio che ci rifugiamo in rete per scappare dallo stress e dal cattivo umore. I ricercatori dell’Università di Duisburg-Essen hanno voluto verificarlo osservando per due settimane le abitudini di 900 adulti. Il risultato sorprende: non è lo stress, ma la semplice tentazione quotidiana a farci scorrere, giocare e comprare più spesso — e alla fine puoi scoprire quanto ti attira lo schermo.

Une mauvaise journée, des tâches en retard, des tensions dans le couple — et la main se tend toute seule vers le téléphone. On croit fuir le stress sur Internet. Des chercheurs de l’université de Duisburg-Essen ont observé pendant deux semaines les habitudes de 900 adultes. Le résultat surprend : ce n’est pas le stress, mais la simple tentation du quotidien qui nous pousse le plus souvent à faire défiler, à jouer et à acheter — et à la fin, vous pourrez vérifier à quel point l’écran vous attire.

Un mal día, tareas atrasadas, tensión en la pareja... y la mano va sola hacia el móvil. Parece evidente que nos refugiamos en internet para huir del estrés y del mal humor. Investigadores de la Universidad de Duisburgo-Essen lo pusieron a prueba observando durante dos semanas los hábitos de 900 adultos. El resultado sorprende: no es el estrés, sino la tentación cotidiana la que más a menudo nos lleva a seguir desplazándonos, jugando y comprando, y al final puedes comprobar cuánto te atrae la pantalla.

Ein schlechter Tag, liegen gebliebene Aufgaben, Spannungen in der Beziehung — und die Hand greift wie von selbst zum Handy. Es scheint klar, dass wir uns vor Stress und schlechter Laune ins Netz flüchten. Forschende der Universität Duisburg-Essen beobachteten zwei Wochen lang 900 Erwachsene. Das Ergebnis überrascht: Nicht Stress, sondern ganz alltägliche Versuchung lässt uns am häufigsten weiterscrollen, spielen und einkaufen — und am Ende kannst du prüfen, wie stark dich der Bildschirm anzieht.

A bad day, unfinished tasks, tension in a relationship — and your hand reaches for the phone on its own. It seems obvious that we escape into the internet to get away from stress and a poor mood. Researchers from the University of Duisburg-Essen put this to the test by following 900 adults for two weeks. The result is surprising: it is not stress but ordinary everyday temptation that most often makes us scroll, play and shop on — and at the end you can check how strongly the screen pulls you.

Gli esseri umani di solito sentono quando entrano in un territorio sconosciuto e le loro conoscenze non bastano più. L’intelligenza artificiale non ha questo intuito: impara da dati selezionati e può restare disorientata quando il mondo appare diverso da quello dell’addestramento. Il progetto europeo E-pi ha insegnato agli algoritmi a riconoscere la propria ignoranza e l’ha messo alla prova dove un errore può costare di più, nelle auto autonome. Alla fine puoi verificare come gestisci tu l’incertezza.

Les humains sentent généralement quand ils entrent en terrain inconnu et que leurs connaissances ne suffisent plus. L’intelligence artificielle n’a pas ce flair : elle apprend sur des données choisies et peut se retrouver démunie quand le monde ne ressemble pas à celui de l’entraînement. Le projet européen E-pi a appris aux algorithmes à reconnaître leur propre ignorance et l’a mis à l’épreuve là où une erreur coûte le plus cher, dans les voitures autonomes. À la fin, vous pourrez vérifier comment vous gérez vous-même l’incertitude.

Las personas suelen notar cuándo pisan terreno desconocido y su conocimiento deja de bastar. La inteligencia artificial no tiene ese instinto: aprende con datos seleccionados y puede quedar desorientada cuando el mundo es distinto al del entrenamiento. El proyecto europeo E-pi enseñó a los algoritmos a reconocer su propia ignorancia y lo puso a prueba donde un error puede salir más caro: en los coches autónomos. Al final podrás comprobar cómo gestionas tú mismo la incertidumbre.

Menschen spüren meist, wenn sie unbekanntes Terrain betreten und ihr Wissen nicht mehr ausreicht. Künstliche Intelligenz hat dieses Gespür nicht: Sie lernt anhand ausgewählter Daten und ist oft ratlos, wenn die Welt anders aussieht als im Training. Das europäische Projekt E-pi brachte Algorithmen bei, ihr eigenes Nichtwissen zu erkennen, und erprobte das dort, wo ein Fehler am teuersten werden kann: bei autonomen Fahrzeugen. Am Ende kannst du prüfen, wie du selbst mit Unsicherheit umgehst.

People usually sense when they step onto unfamiliar ground and their knowledge runs out. Artificial intelligence has no such instinct: it learns from selected data and can be helpless when the world looks different from training. The European E-pi project taught algorithms to recognise their own ignorance and checked it where a mistake can cost the most, in autonomous cars. At the end you can find out how you handle uncertainty yourself.

Gli scolitidi, le tempeste e gli incendi sono gravi minacce per le foreste europee, e i cambiamenti climatici le rafforzano. Il progetto SWIFTT ha guardato gli alberi dall’orbita: ha combinato dati satellitari, intelligenza artificiale e conoscenze dei forestali di quattro paesi. Ne è nata una piattaforma che ogni mese valuta i danni, individua gli incendi e avverte in anticipo — e alla fine potrai verificare se agisci per tempo o se spegni gli incendi all’ultimo momento.

Les scolytes, les tempêtes et les incendies menacent gravement les forêts européennes, et le climat les amplifie. Le projet SWIFTT a observé les arbres depuis l’orbite : il a combiné données satellitaires, intelligence artificielle et savoir-faire de forestiers de quatre pays. Résultat : une plateforme qui évalue les dégâts chaque mois, repère les incendies et alerte en amont — et à la fin, vous verrez si vous anticipez ou si vous éteignez les incendies à la dernière minute.

El escarabajo de la corteza, las tormentas y los incendios son amenazas graves para los bosques europeos, y el cambio climático las agrava. El proyecto SWIFTT miró los árboles desde la órbita: combinó datos satelitales, inteligencia artificial y el conocimiento de especialistas forestales de cuatro países. El resultado es una plataforma que evalúa los daños cada mes, detecta incendios y avisa con antelación; y al final podrás comprobar si tú también actúas con tiempo o apagas fuegos a última hora.

Borkenkäfer, Stürme und Waldbrände gehören zu den ernsten Bedrohungen für Europas Wälder, und der Klimawandel verstärkt sie noch. Das Projekt SWIFTT hat die Bäume aus dem Orbit betrachtet: Es verband Satellitendaten, künstliche Intelligenz und das Wissen von Forstleuten aus vier Ländern. Das Ergebnis ist eine Plattform, die monatlich Schäden bewertet, Brände aufspürt und frühzeitig warnt — und am Ende kannst du prüfen, ob auch du vorausschauend handelst oder erst im letzten Moment löschst.

Bark beetles, storms and wildfires are serious threats to Europe’s forests, and climate change makes them even stronger. The SWIFTT project looked at trees from orbit: it combined satellite data, artificial intelligence and the knowledge of foresters from four countries. The result is a platform that assesses damage every month, spots fires and warns of danger in advance — and at the end you can check whether you, too, act ahead of time or tend to put out fires at the last minute.

I paesi dell’UE non possono più limitarsi a mostrare quanto hanno speso per l’agricoltura. Devono dimostrare che la loro politica agricola aiuta il clima, la natura, la sicurezza alimentare e le aree rurali. Ma come verificarlo? Il progetto Tools4CAP ha raccolto metodi e strumenti dei 27 Stati membri, li testa nella pratica e insegna ai funzionari a utilizzarli. Una buona decisione parte infatti dai dati e dal confronto, e alla fine puoi verificare se decidi in base alle prove o a istinto.

Les pays de l’UE ne peuvent plus se contenter de montrer combien ils ont dépensé pour l’agriculture. Ils doivent prouver que leur politique agricole sert le climat, la nature, la sécurité alimentaire et les zones rurales. Mais comment le vérifier ? Le projet Tools4CAP rassemble les méthodes des 27 États membres, les teste et forme les fonctionnaires. Une bonne décision commence par des données et le dialogue, et à la fin vous pourrez vérifier si vous décidez sur la base de preuves ou à l’instinct.

Los países de la UE ya no pueden limitarse a mostrar cuánto han gastado en agricultura. Tienen que demostrar que su política agrícola ayuda al clima, a la naturaleza, a la seguridad alimentaria y a las zonas rurales. Pero ¿cómo comprobarlo? El proyecto Tools4CAP reúne métodos de los veintisiete Estados miembros, los prueba y forma a los funcionarios. Una buena decisión empieza con datos y conversación, y al final puedes comprobar si decides con pruebas o por intuición.

EU-Länder können nicht mehr nur zeigen, wie viel sie für die Landwirtschaft ausgegeben haben. Sie müssen belegen, dass ihre Agrarpolitik dem Klima, der Natur, der Ernährungssicherheit und den ländlichen Räumen hilft. Doch wie lässt sich das prüfen? Tools4CAP sammelt Methoden aus 27 Mitgliedstaaten, erprobt sie und schult Behörden. Gute Entscheidungen beginnen mit Daten und Gespräch, und am Ende kannst du prüfen, ob du nach Belegen oder nach Bauchgefühl entscheidest.

EU countries can no longer simply show how much they spent on farming. They must prove that their agricultural policy helps the climate, nature, food security and rural areas. But how do you check that? The Tools4CAP project has gathered methods and tools from 27 Member States, is testing them in practice and teaches officials how to use them. A good decision starts with data and conversation, and at the end you can check whether you decide on evidence or on gut feeling.