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# Tutti sem d'una massa

XIV secolo Indice:Le Rime di Cino da Pistoia.djvu Letteratura Tutti sem d’una massa Intestazione 30 agosto 2021 100% Da definire
Tutti sem d’una massa Bindo Bonichi XIV secolo CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Le Rime di Cino da Pistoia.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Tutti_sem_d%27una_massa&oldid=- 20210830144504 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Tutti_sem_d%27una_massa&oldid=- 20210830144504
PONE E MOSTRA COME l’UOMO È LIBERO PER NATURA E SERVO PER ACCIDENTE
.... Tutti sem d’una massa E l’uno all’altro eguale, Parlando generale, Di libertà e di nobilitade. 5Fu di libertà cassa Da antico temporale Gente che visse male E sottoposta a chi seguì bontade.
Se del non virtudioso nasce il bono, 10O ver del bono uom di virtù privato; Qual sarà onorato Tra ’l virtudioso e chi da lui dipende? Dassi danaio a chi derrata vende Non a chi dal vendente è derivato: 15Follia porta al mercato Chi vi compra campana senza suono. Elesse il popol uno, Lo più degno d’onore, Che fusse protettore 20Degli uomin boni e punitor de’ mali. Or si trova ciascuno Di lignaggio signore O vero imperadore, Divorator de’ minori animali. 25Lo signor si perverte e vien tiranno, Quando fa contra quel che gli è commesso: E ciò avviene spesso Per l’elezion che va per modo iniquo. Non si elegge il miglior, come d’antiquo, 30Ma per lignaggio: o ver qual è maggiore Tien loco di pastore, Tal ch’alla greggia fa disnore e danno. Se ’l municipio è tale Che conservi in ragione 35Le singular persone, Signor non ha che far, secondo il vero. Ma la ragion non vale, Quando ’l maggior propone Di cogliere in cagione 40Quel ch’è minor, chè el fa del bianco nero Sovente avven che l’uom c’ha gran balìa Fa servo il liber per obligamento; Ed apparne istrumento, Onde poi chi succede il vuol per dritto. 45Se poi deven più forte quello afflitto, A chi ’l gravò fa simil gravamento. Ond’io discerno e sento Ch’ogni signoreggiare è tirannia.
Ben non sia l’uom servile, 50Da natura parlando E 'l vero esaminando; Ciascun servo deven per accidente. Alcun, per esser vile; Molti, ragion fallando; 55O che tiranneggiando L’attor per forza preme il pazïente. E, posto ch’uom per forza ad uom non serva, È servo di lussuria e d’avarizia O d’alcuna nequizia, 60E tutti in general della paura: È servo l’uom qual di vizio si oscura, Et oscurato aver non può letizia, Perchè vive in tristizia: Ond’è saggio chi sè liber conserva.
(Dalla Miscellanea di cose inedite e rare per F. Corazzini; Firenze, Baracchi, 1853.)
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.5.4

../8.5.3 ../8.5.5 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.5.4&oldid=- 20220830100617 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.5.4&oldid=- 20220830100617
[p. 126
8.5.4 La distribuzione di Erlang
La funzione di frequenza esponenziale (8.19) si può considerare come un caso particolare di un’altra funzione di frequenza, detta di Erlang. Supponiamo di voler trovare la densità di probabilità $f_{n}(t;\lambda )$ dell’evento casuale consistente nel presentarsi, dopo un tempo t, dell’n-esimo di una serie di altri eventi che seguano la statistica di Poisson con costante di tempo $\lambda$; la (8.19) è ovviamente la prima di esse, $f_{1}(t;\lambda )=\lambda \,e^{-\lambda t}$.
Il secondo evento si manifesta dopo un tempo t con densità di probabilità [p. 127 data da
* $=\int _{0}^{t}f_{1}(x;\lambda )\,f_{1}(t-x;\lambda )\,\mathrm {d} x$
* $=\lambda ^{2}\int _{0}^{t}e^{-\lambda x}\,e^{-\lambda (t-x)}\,\mathrm {d} x$
* $=\lambda ^{2}\,e^{-\lambda t}\int _{0}^{t}\!\mathrm {d} x$
* $=\lambda ^{2}\,t\,e^{-\lambda t}$;
si è infatti supposto che il primo dei due eventi si sia presentato dopo un tempo x (con $0
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.4.2

../8.4.1 ../8.4.3 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.4.2&oldid=- 20220830100426 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.4.2&oldid=- 20220830100426
8.4.2 Applicazione: il rapporto di asimmetria
Frequentemente, nella fisica, si devono considerare esperimenti in cui si cerca di mettere in evidenza delle asimmetrie; ovvero, la non invarianza della funzione di frequenza di una qualche variabile casuale per riflessione rispetto ad un piano. Supponiamo, come esempio, di considerare la possibilità che un dato fenomeno abbia una diversa probabilità di presentarsi in avanti o all’indietro rispetto ad una opportuna superficie di riferimento; e di raccogliere N eventi sperimentali dividendoli in due sottoinsiemi (mutuamente esclusivi ed esaurienti) collegati a queste due categorie, indicando con F e B (iniziali delle due parole inglesi forward e backward) il loro numero: ovviamente dovrà risultare $N=F+B$.
Il cosiddetto rapporto di asimmetria, R, si definisce come
è ovvio sia che $-1\leq R\leq 1$, sia che soltanto due dei quattro valori N, F, B ed R sono indipendenti; e, volendo, dall’ultima forma della (8.11) si possono ricavare le espressioni di F e B in funzione di N ed R, ovvero
| $F={\frac {N(1+R)}{2}}$ | e | $B={\frac {N(1-R)}{2}}$. |
Se indichiamo con p la probabilità di un evento in avanti (e con $q=1-p$ quella di uno all’indietro), il trovare esattamente F eventi in avanti su un totale di N ha probabilità data dalla distribuzione binomiale: ovvero
$\Pr(F)={\binom {N}{F}}\,p^{F}(1-p)^{N-F}$
con, inoltre,
| $E(F)=Np$ | e | ${\text{Var}}(F)=Np(1-p)$. |
Ma, per quanto detto, c'è una corrispondenza biunivoca tra i valori di N ed F da una parte, e quello di R; così che
$\Pr(R)={\binom {N}{\frac {N(1+R)}{2}}}\,p^{\frac {N(1+R)}{2}}\,(1-p)^{\frac {N(1-R)}{2}}$,
$E(R)={\frac {2}{N}}\,E(F)-1=2p-1$
[p. 115
e
${\text{Var}}(R)={\frac {4}{N^{2}}}\,{\text{Var}}(F)={\frac {4p(1-p)}{N}}$.
Se il numero di eventi nel campione è elevato e p lontano dai valori estremi, così da potere sia sfruttare l’approssimazione normale alla distribuzione di Bernoulli, sia pensare che risulti
| $p\simeq {\frac {F}{N}}$ | che | $q\simeq {\frac {B}{N}}$, |
come conseguenza anche la distribuzione di R sarà approssimativamente normale; e con i primi due momenti dati da
| $E(R)\simeq 2\,{\frac {F}{N}}-1$ | e | ${\text{Var}}(R)\simeq 4\,{\frac {FB}{N^{3}}}.$ |
Del rapporto di asimmetria parleremo ancora più avanti, nel corso di questo stesso capitolo: più esattamente nel paragrafo 8.5.2.
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.5.1

../8.5 ../8.5.2 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.5.1&oldid=- 20220830100544 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.5.1&oldid=- 20220830100544
8.5.1 Applicazione: esperimenti “negativi”
Si osserva un numero $N_{0}$ di protoni per un tempo t, e non si registra alcun decadimento. Quale è il limite inferiore che si può dare sulla vita media del protone, $\tau$, con una probabilità (livello di confidenza) del 95%?
L’evento casuale consistente nel non avere osservato alcun decadimento è somma logica di altri due eventi mutuamente esclusivi: o il protone è stabile (e non può quindi decadere); o il protone è instabile, e si sono inoltre verificati 0 decadimenti nel tempo di osservazione (supponiamo per semplicità che ognuno di essi abbia poi probabilità 1 di essere osservato).
In questa seconda eventualità, dalla (8.10) si può ricavare il numero medio di decadimenti attesi nel tempo t, che è
$\alpha \;=\;N_{0}\left(1-e^{-{\frac {t}{\tau }}}\right)\;\approx \;N_{0}\,{\frac {t}{\tau }}$
(supponendo che $\tau$ sia molto maggiore del periodo di osservazione t); e da esso la probabilità di osservare 0 eventi sempre nel tempo t, che è data dalla statistica di Poisson e vale
$P(0)\;=\;{\frac {\alpha ^{0}}{0!}}\,e^{-\alpha }\;=\;e^{-\alpha }$.
Quello che si domanda è di calcolare, assumendo come certa l’ipotesi che il protone sia instabile, il valore minimo che deve avere la sua vita media perché la probabilità di non osservare nulla sia almeno del 95%: e questo avviene quando
| $P(0)$ | $=e^{-\alpha }\;\approx \;e^{-N_{0}\,{\frac {t}{\tau }}}\;\geq \;0.95$ |
| | $-N_{0}\,{\frac {t}{\tau }}\;\geq \;\ln 0.95$ |
| | $\tau \;\geq \;-\,{\frac {N_{0}\,t}{\ln 0.95}}$ |
(abbiamo invertito il segno della disuguaglianza nell’ultimo passaggio perché $\ln {0.95}\approx -0.0513$ è un numero negativo).
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.5.2

../8.5.1 ../8.5.3 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.5.2&oldid=- 20220830100553 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.5.2&oldid=- 20220830100553
[p. 122
8.5.2 Applicazione: ancora il rapporto di asimmetria
Nel paragrafo 8.4.2 abbiamo supposto che il numero N di osservazioni effettuate sia noto a priori e costante: però questo non è in generale corretto; e, nella realtà, il numero di volte in cui un certo fenomeno fisico si presenterà è di norma esso stesso una variabile casuale. Continuiamo la nostra analisi [p. 123 supponendo che si tratti di un fenomeno nel quale N segua la distribuzione di Poisson con valore medio $\nu$.
Continuando ad usare gli stessi simboli del paragrafo 8.4.2, la probabilità congiunta di osservare N eventi dei quali F in avanti è in realtà
$\Pr(F,N)={\frac {\nu ^{N}}{N!}}\,e^{-\nu }\cdot {\frac {N!}{F!\,(N-F)!}}\,p^{F}q^{N-F}$
$={\frac {p^{F}q^{N-F}}{F!\,(N-F)!}}\,\nu ^{N}e^{-\nu }$;
o anche, cambiando coppia di variabili casuali passando da $\{F,N\}$ a $\{F,B\}$:
| $\Pr(F,B)$ | $={\frac {p^{F}q^{B}}{F!\,B!}}\,\nu ^{F+B}e^{-\nu }$ |
| | $={\frac {(\nu p)^{F}(\nu q)^{B}}{F!\,B!}}\,e^{-\nu }$ |
| | $={\frac {(\nu p)^{F}}{F!}}\,e^{-\nu p}\cdot {\frac {(\nu q)^{B}}{B!}}\,e^{-\nu q}$. |
che è il prodotto di due funzioni di frequenza di Poisson.
In definitiva abbiamo scoperto che la composizione di un processo di Poisson e di un processo di Bernoulli equivale al prodotto di due Poissoniane: il numero N di eventi osservato segue la statistica di Poisson; la scelta dello stato finale F o B quella binomiale; ma tutto avviene come se i decadimenti dei due tipi, in avanti ed all’indietro, si verificassero separatamente ed indipendentemente secondo la statistica di Poisson.
Accettato questo fatto appena dimostrato (ancorché inaspettato), e pensando sia ad F che a B come variabili casuali statisticamente indipendenti tra loro e che seguono singolarmente la statistica di Poisson, per il rapporto di asimmetria asintoticamente (ovvero per grandi N) si ricava:
${\text{Var}}(F)=E(F)\simeq F$
${\text{Var}}(B)=E(B)\simeq B$
e, per il rapporto di asimmetria R:
| $R$ | $={\frac {F-B}{F+B}}$ |
| | $\simeq {\frac {E(F)-E(B)}{E(F)+E(B)}}+{\frac {\partial R}{\partial F}}\,{\biglF-E(F){\bigr ]}+{\frac {\partial R}{\partial B}}\,{\biglB-E(B){\bigr ]}$; |
| $E(R)$ | $\simeq {\frac {E(F)-E(B)}{E(F)+E(B)}}$ |
| | $={\frac {2F}{N}}-1$; |
| ${\text{Var}}(R)$ | $\simeq \left({\frac {\partial R}{\partial F}}\right)^{2}{\text{Var}}(F)+\left({\frac {\partial R}{\partial B}}\right)^{2}{\text{Var}}(B)$ |
| | $={\frac {4}{(F+B)^{4}}}\left[B^{2}{\text{Var}}(F)+F^{2}{\text{Var}}(B)\right]$ |
| | $={\frac {4FB}{(F+B)^{3}}}$ |
| | $=4\,{\frac {FB}{N^{3}}}$, |
e le cose, di fatto, non cambiano (almeno nel limite dei grandi N) rispetto alla precedente analisi del paragrafo 8.4.2.
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.4.3

../8.4.2 ../8.5 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.4.3&oldid=- 20220830100450 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.4.3&oldid=- 20220830100450
[p. 115
8.4.3 La distribuzione binomiale negativa
Consideriamo ancora un evento casuale E ripetibile, avente probabilità costante p di presentarsi (e quindi probabilità $q=1-p$ di non presentarsi) in una singola prova; in più prove successive l’evento seguirà dunque la statistica di Bernoulli. Vogliamo ora calcolare la probabilità $f(x;N,p)$ che, prima che si verifichi l’N-esimo successo, si siano avuti esattamente x insuccessi; o, se si preferisce, la probabilità che l’N-simo successo si presenti nella $(N+x)$-sima prova.
L’evento casuale considerato si realizza se e solo se nelle prime $N+x-1$ prove si è presentata una delle possibili sequenze di $N-1$ successi e x fallimenti; e se poi, nella prova successiva, si ha un ulteriore successo. La prima condizione, applicando la (8.7), ha probabilità
${\binom {N+x-1}{N-1}}\,p^{N-1}\,q^{x}$;
e, vista l’indipendenza statistica delle prove tra loro, risulta dunque
(nell’ultimo passaggio si è sfruttata la proprietà dei coefficienti binomiali $\textstyle {\binom {N}{K}}\equiv {\binom {N}{N-K}}$; vedi in proposito il paragrafo A.6). [p. 116
Questa distribuzione di probabilità prende il nome di distribuzione binomiale negativa; il motivo di tale nome è che l’equazione (8.12) può essere riscritta in forma compatta sfruttando una “estensione” dei coefficienti binomiali che permette di definirli anche per valori negativi di N. La funzione generatrice dei momenti è
$M_{x}(t)=E(e^{tx})=\left({\frac {p}{1-qe^{t}}}\right)^{N}$;
da questa si possono poi ricavare la speranza matematica
$E(x)={\frac {Nq}{p}}$,
e la varianza
${\text{Var}}(x)=N{\frac {q}{p^{2}}}$.
La distribuzione binomiale negativa con $N=1$ prende il nome di distribuzione geometrica; la probabilità (8.12) diventa
$f(x;p)=pq^{x}$,
ed è quella dell’evento casuale consistente nell’ottenere il primo successo dopo esattamente x insuccessi; ponendo $N=1$ nelle formule precedenti, speranza matematica e varianza della distribuzione geometrica sono rispettivamente
| $E(x)={\frac {q}{p}}$ | e | ${\text{Var}}(x)={\frac {q}{p^{2}}}$. |
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.3.1

../8.3 ../8.4 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.3.1&oldid=- 20220830100358 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.3.1&oldid=- 20220830100358
[p. 107
8.3.1 Il rapporto di due variabili normali
Siano due variabili casuali x ed y che seguano la distribuzione normale standardizzata $N(0,1)$; e sia inoltre la y definita su tutto l’asse reale ad eccezione dell’origine ($y\neq 0$). La densità di probabilità congiunta di x e y è la
$f(x,y)=N(x;0,1)\cdot N(y;0,1)={\frac {1}{2\pi }}\,e^{-{\frac {1}{2}}x^{2}}e^{{\frac {1}{2}}y^{2}}$;
definendo
| $u={\frac {x}{y}}$ | e | $v=y$ |
e ricordando la (7.4), la densità di probabilità $\varphi (u)$ della u è la
* $={\frac {1}{2\pi }}\int _{-\infty }^{+\infty }\!e^{-{\frac {1}{2}}\,u^{2}v^{2}}e^{-{\frac {1}{2}}\,v^{2}}\,|v|\,\mathrm {d} v$
* $={\frac {1}{\pi }}\int _{0}^{+\infty }\!e^{-{\frac {1}{2}}\,v^{2}\left(1+u^{2}\right)}\,v\,\mathrm {d} v$
* $={\frac {1}{\pi \left(1+u^{2}\right)}}\int _{0}^{+\infty }\!e^{-t}\,\mathrm {d} t$
* $={\frac {1}{\pi \left(1+u^{2}\right)}}\left[-e^{-t}\right]_{0}^{+\infty }$
* $={\frac {1}{\pi \left(1+u^{2}\right)}}$
Per eseguire l’integrazione si è effettuata la sostituzione
| $t={\frac {1}{2}}\,v^{2}\left(1+u^{2}\right)$ | $\Longrightarrow$ | $\mathrm {d} t=\left(1+u^{2}\right)v\,\mathrm {d} v$ |
e si riconosce immediatamente nella $\varphi (u)$ la densità di probabilità di una variabile (standardizzata) di Cauchy: il rapporto tra due variabili normali segue la distribuzione di Cauchy.
# Teoria degli errori e fondamenti di statistica/8.4.1

../8.4 ../8.4.2 IncludiIntestazione 30 agosto 2022 100% Da definire
Teoria degli errori e fondamenti di statistica Maurizio Loreti 2006 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.4.1&oldid=- 20220830100423 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Teoria_degli_errori_e_fondamenti_di_statistica/8.4.1&oldid=- 20220830100423
[p. 113
8.4.1 Applicazione: decadimenti radioattivi
Se la probabilità $\Lambda _{t}$ per un singolo nucleo instabile di decadere in un intervallo di tempo t è costante, la probabilità di avere un numero prefissato di decadimenti nel tempo t in un insieme di N nuclei è data dalla distribuzione binomiale; in particolare, il numero medio di decadimenti in N nuclei e nel tempo t è $N\Lambda _{t}$.
Se si ammette poi che $\Lambda _{t}$ sia proporzionale al tempo t, indicando con $\lambda$ la probabilità di decadimento nell’unità di tempo avremo $\Lambda _{t}=\lambda t$; in un tempo infinitesimo dt, il numero di atomi $N(t)$ presente al tempo t varia mediamente di
$\mathrm {d} N=-N\lambda \,\mathrm {d} t$.
Separando le variabili ed integrando, il numero medio di atomi presenti al tempo t, dopo il decadimento di una parte di quelli $N_{0}$ presenti all’istante iniziale $t=0$, è dato dalla
ed il numero medio di decadimenti dalla
$N_{0}-N(t)=N_{0}\left(1-e^{-\lambda t}\right)$.
La vita media $\tau$ di una sostanza radioattiva si può definire come il tempo necessario perché il numero originario di nuclei si riduca mediamente di un fattore $1/e$; quindi $\tau =1/\lambda$, e la (8.9) si può riscrivere
# Sulla origine delle specie per elezione naturale, ovvero conservazione delle razze perfezionate nella lotta per l'esistenza/Capo XI

../Capo X/Sulla improvvisa apparizione di gruppi di specie affini negli infimi strati fossiliferi che si conoscono /Della comparsa lenta e successiva di nuove specie IncludiIntestazione 1 giugno 2008 75% paleontologia
Sulla origine delle specie per elezione naturale, ovvero conservazione delle razze perfezionate nella lotta per l'esistenza Charles Darwin 1859 CC BY-SA 3.0 GFDL //it.wikisource.org/w/index.php?title=Sulla_origine_delle_specie_per_elezione_naturale,_ovvero_conservazione_delle_razze_perfezionate_nella_lotta_per_l%27esistenza/Capo_XI&oldid=- 20111118184757 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Sulla_origine_delle_specie_per_elezione_naturale,_ovvero_conservazione_delle_razze_perfezionate_nella_lotta_per_l%27esistenza/Capo_XI&oldid=- 20111118184757

## Indice

* Della comparsa lenta e successiva di nuove specie
* Sulla Estinzione
* Del cambiamento quasi contemporaneo delle forme della vita in tutto il mondo
* Sulla affinità delle specie estinte fra loro e colle specie viventi
* Sullo grado di sviluppo delle antiche forme rispetto alle forme viventi
* Sulla successione dei medesimi tipi nelle stesse aree negli ultimi periodi terziari
* Sommario di questo capo e del precedente
# Viaggio in Dalmazia/Delle Osservazioni fatte nel Contado di Zara/2. Dell'Isola di Zapuntello

../1. Dell'Isole d'Ulbo, e Selve ../3. Dell'Isola d'Uglian IncludiIntestazione 25 agosto 2020 75% Da definire
Viaggio in Dalmazia Alberto Fortis 1774 CC BY-SA 3.0 GFDL Indice:Viaggio in Dalmazia.djvu //it.wikisource.org/w/index.php?title=Viaggio_in_Dalmazia/Delle_Osservazioni_fatte_nel_Contado_di_Zara/2._Dell%27Isola_di_Zapuntello&oldid=- 20200825185253 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Viaggio_in_Dalmazia/Delle_Osservazioni_fatte_nel_Contado_di_Zara/2._Dell%27Isola_di_Zapuntello&oldid=- 20200825185253
[p. 6
§. 2. Dell’Isola di Zapuntello.
L’ostinazione del vento burrascoso mi cacciò a forza in un seno dell’Isola di Zapuntello, dopo ch’ebbi salpato da Selve. L’Isola è poco abitata in proporzione della sua estensione, quantunque v’abbiano tre ville, da una delle quali riceve il nome. Chiamasi anche Melada per la ragione medesima; e non è da dubitare, che sia la nominata Meleta dal Porfirogenito fra le deserte del mar di Zara. Io non mi sono colà fermato lungamente: ma anche la breve dimora mi vi fece osservare delle curiosità fossili. Vi raccolsi de’ grossi pezzi di pietra forte, ripieni d’una spezie incognita di lapidefatti appartenenti alla classe degli Ortocerati, de’ quali mi riservo a far parola in altro luogo più diffusamente. Ma la più bella produzione fossile di Zapuntello si è una pietra calcarea bianchissima, che à durezza quasi marmorea, benchè apparisca farinosa nella frattura. In essa trovansi delle impressioni di lavori petrosi, arborei, degl’insetti marini. Sembra che nella fanghiglia indurata, ond’ebbe questa spezie di pietra l’origine, varie spezie di Madrepore, e Coralline sien rimaste sepolte; l’acido, che le distrusse, vi lasciò vuoto, o al più tinto d’ocra ferruginosa il luogo, che occupavano, per modo che dall’impressione, che ne rimane, si può agevolmente giudicare della cosa distrutta. L’arena marina di quel porto è popolata di piccioli nicchi microscopici del genere de’ Nautili, e Corna d’Ammone, le figure de’ quali trovansi nell’Opera del celebre [p. 7 Giano Planco delle Conchiglie men conosciute, ch’egli ebbe il merito di scoprire il primo nelle arene del nostro mare. Io avrei voluto tentare di far un’Appendice alle oculatissime Osservazioni di lui sottoponendo al Microscopio acquatico questi piccioli viventi appena estratti dal mare, onde veder se fosse possibile il sapere qualche cosa di più intorno alla struttura particolarmente dell’abitante di quella conca politalamia, che chiamasi Corno d’Ammone; non rimanendo alcun dubbio, che la sola differenza fra le maritime del Naturalista Riminese, e le montano-fossili, consista unicamente nella varietà della mole.
* ↑ Cost. Porph. l. cit.
* ↑ Jani Planci Ariminensis & c. De Conchis minus notis. Tab. I.