1love.works · Theory of Interrelation · Methodology v0 · October 2026
Methodology
This calculator is the territorial instrument of the Theory of Interrelation (JLMI 2/25). It estimates the unexpressed value of every municipality in the EU from public data, and it is built so that each estimate can be replaced by data measured on the ground by a Community Manager. Below: every step of the calculation with its formula and source, the theory behind it, and the path from estimate to measurement.
Public data · v0Deterministic & reproducibleCalibrated to the €5.2T EU totalCommunity Manager validation open
How the number is calculated
Click a step to see the detail. Labels: official data · published · model rule or calibration · working assumption · illustrative.
1PopulationOFFICIAL DATAP
Eurostat LAU list 2026 (population on 1 January 2025): 94,597 municipalities in all 27 countries. Spain is missing population in that list, so its 8,132 municipios come from INE (Padrón, 1 January 2025), matched on the municipality code.
210-year population trendOFFICIAL DATAT = (P₂₀₂₅ / P₂₀₁₇)10/8 − 1
94% of municipalities get their own trend, comparing 2025 with the Eurostat LAU 2017 list, scaled to 10 years. It is used only when code and name match and the change stays between −40% and +60% (to exclude mergers). Otherwise the NUTS-3 regional trend 2015–2024 is used (Eurostat population density), shown as “≈”. Ireland and Cyprus: regional trend only.
3Risk class 🔴🟡🟢MODEL RULE🔴 T ≤ −17% · 🟡 T ≤ −5% · 🟢 otherwise
🔴 if the population falls 17% or more in 10 years (12% or more under 2,000 people). 🟡 if it falls 5% or more, or falls at all under 5,000 people. 🟢 otherwise. Why: at −17% per 10 years a town halves in about 40 years; small towns lose schools, shops and services first; and the thresholds give Sardinia, from official data, the share of 🔴 comuni closest to the original pilot (35% vs 33%).
4EntropyMODEL RULE🔴 60–84% · 🟡 35–59% · 🟢 10–29%
A proxy for S = k · log W(λ): until a Community Manager counts the unresolved legal states W on the ground, population decline stands in for them. Within each class, entropy rises steadily as the decline gets worse.
5Gross unexpressed valueMODEL · CALIBRATEDV = P × rate × price level × c
Rate per inhabitant: €16,000 🟢 · €22,000 🟡 · €28,000 🔴. Price level: Eurostat price level index (GDP, 2025, EU = 100). c = 0.877, one EU-wide factor chosen so that all municipalities add up to the published EU total of €6.8T gross. Two municipalities with the same population, trend and country get the same value: there is no random element.
6Net unexpressed value (headline)MODEL · CALIBRATEDNet = V × 0.77
The net factor of the published EU estimate. Summed over the EU: €5.2T. This is the figure shown as “λ Net Unexpressed Potential”, and the base for every number below.
7Three pillarsMODEL · CALIBRATEDP1 53% · P2 28% · P3 19%
The split of the published EU estimate: P1 Real Estate — BPIE/Eurostat building stock (€29.9T, ~15% underused); P2 Renewable Energy — IEA/I4CE investment gap (€344B/yr, 10-year NPV); P3 Local Value Chain — EC JRC/Eurostat rural production, GI/DOP gap. Every municipality gets the same split until local data exist.
8λ = E / MMODEL RULEE = 0.7·P1 + 0.9·P2 + 0.8·P3 · M = 1.5·S·P1 + 0.4·P2 + 0.5·P3
Expressed value E over total mass M including the entropic component (S = entropy). The weights are model version 0; E and M will be replaced by values measured on the ground. The label follows the risk class: 🔴 Prime IPO candidate · 🟡 IPO candidate · 🟢 Optimizable system.
9TokensMODEL RULETokens = Net ÷ €100
The token price is fixed at €100 for simulation purposes.
10Jobs over 10 yearsASSUMPTIONJobs = Σ pillar × intensity × friction
Jobs per €1M of net value: P1 1.8 · P2 0.9 · P3 2.8. Friction: 🔴 0.55 · 🟡 0.75 · 🟢 0.90. Each pillar is capped at 2.5% of the population. Split: 30% direct (years 1–2) · 20% induced (years 3–5) · 50% permanent (years 5–10). New residents by year 7 = 25% of jobs; cooperatives = permanent jobs ÷ 3.
11Renewable energy and CO₂ASSUMPTIONMW = P2 × 0.8 → GWh = MW × 1.1 → CO₂ = GWh × 0.242
MW per €1M of net P2 value: 0.8 (about €1.25M per MW installed). Yield: about 1,100 kWh per kW a year (the European range is roughly 950–1,500). CO₂ avoided: 0.242 kt per GWh, the EU power-sector average in 2023 (Ember, European Electricity Review 2024).
12Properties to recoverASSUMPTIONProperties = P1 ÷ (€125,000 × price level ÷ Italy)
Net P1 value divided by an average recovery cost per property of €125,000 at Italian prices, adjusted to each country's price level.
13Tax, contributions and servicesASSUMPTIONTax = permanent jobs × €39,800 × price level × 40%
€39,800 = EU average full-time salary 2024 (Eurostat), adjusted to the country's price level. 40% = working tax wedge (OECD average 34.9%; Belgium, Germany, France, Italy 47–53%, Taxing Wages 2025). Social services = 8% of net value.
14Yield and 10-year token scenarioILLUSTRATIVEYield = €100 × (12% 🔴 · 8% 🟡 · 5% 🟢) + S × €4
Token value grows a year — conservative / base / optimistic: 🔴 4 / 7 / 11% · 🟡 2.5 / 4.5 / 7.5% · 🟢 1.2 / 2.5 / 4%, plus half of the yield reinvested (growing 3% a year). Illustrative, not a forecast or financial advice. Needs empirical refinement.
The “Sardinia (pilot)” option in the country menu keeps the original pilot data and rules, including its random spread, for reference.
The theory behind it
Labels as in the research programme: established · published · hypothesis.
Shavell's standard model, extended to third-party fundingESTABLISHEDc < λ(R)
λ as the legal risk probabilistic factor — the probability of success of a claim — used to set the rational investment threshold. Third Party Funding: Law, Economics and Policy (Cambridge University Press, 2019).
Generalisation to legal systemsPUBLISHED · EMPIRICAL VALIDATION IN PROGRESSλX = EX / MX
Expressed potential over total mass of any legal system, with applicable law and the UN SDGs as benchmark. JLMI 2/25, DOI 10.13135/2785-7867/12266. In this calculator: step 8. The figures here are public-data estimates; empirical validation comes from Community Managers on the ground.
Boltzmann entropy extended to legal systemsHYPOTHESISS = k · log W(λ)
Entropy as the logarithm of the unresolved legal states W, which depend on the applicable law λ. In this calculator: step 4, approximated by population decline until W can be counted.
Sustainable investment returnPUBLISHEDπ = λ(R − C)
Net return weighted by the legal factor: good governance amplifies it, entropy destroys it. In this calculator: the illustrative yield of step 14.
Legal weight and the cosmological constantHYPOTHESISW = MG(λ) ≈ Λ
Excessive legal weight acts as a brake on expansion. The €5.2T of unexpressed value in the EU-27 is what that weight holds back.
The relativistic legal factorHYPOTHESISΛ = π / φ
Proposed relation between the cosmological constant, π and the golden ratio φ. Pending experimental validation.
1love.works · Teoria dell'Interrelazione · Metodologia v0 · ottobre 2026
Metodologia
Questo calcolatore è lo strumento territoriale della Teoria dell'Interrelazione (JLMI 2/25). Stima il valore inespresso di ogni comune dell'UE a partire da dati pubblici, ed è costruito perché ogni stima possa essere sostituita da dati misurati sul territorio da un Community Manager. Qui sotto: ogni passo del calcolo con formula e fonte, la teoria che lo sostiene e il percorso dalla stima alla misura.
Dati pubblici · v0Deterministico e riproducibileCalibrato sul totale UE di €5,2TValidazione dei Community Manager aperta
Come si calcola il numero
Clicca un passo per vedere il dettaglio. Etichette: dato ufficiale · pubblicato · regola o calibrazione del modello · ipotesi di lavoro · illustrativo.
1PopolazioneDATO UFFICIALEP
Elenco LAU Eurostat 2026 (popolazione al 1° gennaio 2025): 94.597 comuni in tutti i 27 paesi. Per la Spagna l'elenco non riporta la popolazione: gli 8.132 municipios vengono dall'INE (Padrón, 1° gennaio 2025), abbinati per codice comunale.
2Trend demografico a 10 anniDATO UFFICIALET = (P₂₀₂₅ / P₂₀₁₇)10/8 − 1
Il 94% dei comuni ha un trend proprio, confrontando il 2025 con l'elenco LAU Eurostat 2017, riportato a 10 anni. Si usa solo se codice e nome coincidono e la variazione resta tra −40% e +60% (per escludere le fusioni). Altrimenti si usa il trend regionale NUTS-3 2015–2024 (densità di popolazione Eurostat), indicato con “≈”. Irlanda e Cipro: solo trend regionale.
3Classe di rischio 🔴🟡🟢REGOLA DEL MODELLO🔴 T ≤ −17% · 🟡 T ≤ −5% · 🟢 altrimenti
🔴 se la popolazione cala del 17% o più in 10 anni (12% o più sotto i 2.000 abitanti). 🟡 se cala del 5% o più, o cala comunque sotto i 5.000 abitanti. 🟢 altrimenti. Perché: a −17% ogni 10 anni un comune si dimezza in circa 40 anni; i piccoli comuni perdono per primi scuole, negozi e servizi; e le soglie danno alla Sardegna, da dati ufficiali, la quota di comuni 🔴 più vicina al pilota originale (35% vs 33%).
4EntropiaREGOLA DEL MODELLO🔴 60–84% · 🟡 35–59% · 🟢 10–29%
Un'approssimazione di S = k · log W(λ): finché un Community Manager non conta sul posto gli stati giuridici irrisolti W, il calo demografico ne fa le veci. All'interno di ogni classe, l'entropia cresce in modo continuo con il calo.
5Valore inespresso lordoMODELLO · CALIBRATOV = P × tasso × livello prezzi × c
Tasso per abitante: €16.000 🟢 · €22.000 🟡 · €28.000 🔴. Livello dei prezzi: indice Eurostat (PIL, 2025, UE = 100). c = 0,877, un unico fattore UE scelto perché tutti i comuni sommino al totale UE pubblicato di €6,8T lordi. Due comuni con stessa popolazione, trend e paese hanno lo stesso valore: non c'è alcun elemento casuale.
6Valore inespresso netto (cifra principale)MODELLO · CALIBRATONetto = V × 0,77
Il fattore netto della stima UE pubblicata. Sommato sull'UE: €5,2T. È la cifra mostrata come “Potenziale Netto Inespresso λ” e la base di tutti i numeri seguenti.
7Tre pilastriMODELLO · CALIBRATOP1 53% · P2 28% · P3 19%
La ripartizione della stima UE pubblicata: P1 Immobiliare — patrimonio edilizio BPIE/Eurostat (€29,9T, ~15% sottoutilizzato); P2 Energia rinnovabile — gap di investimento IEA/I4CE (€344 mld/anno, VAN a 10 anni); P3 Filiera locale — produzione rurale EC JRC/Eurostat, gap DOP/IGP. Ogni comune ha la stessa ripartizione finché non ci sono dati locali.
8λ = E / MREGOLA DEL MODELLOE = 0,7·P1 + 0,9·P2 + 0,8·P3 · M = 1,5·S·P1 + 0,4·P2 + 0,5·P3
Valore espresso E su massa totale M, inclusa la componente entropica (S = entropia). I pesi sono la versione 0 del modello; E e M saranno sostituiti da valori misurati sul territorio. L'etichetta segue la classe di rischio: 🔴 Candidato IPO primario · 🟡 Candidato IPO · 🟢 Sistema ottimizzabile.
9TokenREGOLA DEL MODELLOToken = Netto ÷ €100
Il prezzo del token è fissato a €100 a fini simulativi.
10Posti di lavoro in 10 anniIPOTESI DI LAVOROLavoro = Σ pilastro × intensità × attrito
Posti per €1M di valore netto: P1 1,8 · P2 0,9 · P3 2,8. Attrito: 🔴 0,55 · 🟡 0,75 · 🟢 0,90. Ogni pilastro è limitato al 2,5% della popolazione. Ripartizione: 30% diretti (anni 1–2) · 20% indotti (anni 3–5) · 50% permanenti (anni 5–10). Nuovi residenti entro l'anno 7 = 25% dei posti; cooperative = posti permanenti ÷ 3.
11Energia rinnovabile e CO₂IPOTESI DI LAVOROMW = P2 × 0,8 → GWh = MW × 1,1 → CO₂ = GWh × 0,242
MW per €1M di valore netto P2: 0,8 (circa €1,25M per MW installato). Produzione: circa 1.100 kWh per kW all'anno (in Europa tra circa 950 e 1.500). CO₂ evitata: 0,242 kt per GWh, media del settore elettrico UE nel 2023 (Ember, European Electricity Review 2024).
12Immobili da recuperareIPOTESI DI LAVOROImmobili = P1 ÷ (€125.000 × livello prezzi ÷ Italia)
Valore netto P1 diviso per un costo medio di recupero di €125.000 a prezzi italiani, adattato al livello dei prezzi di ogni paese.
13Gettito fiscale, contributi e serviziIPOTESI DI LAVOROGettito = posti permanenti × €39.800 × livello prezzi × 40%
€39.800 = stipendio medio UE a tempo pieno 2024 (Eurostat), adattato al livello dei prezzi del paese. 40% = cuneo fiscale di lavoro (media OCSE 34,9%; Belgio, Germania, Francia, Italia 47–53%, Taxing Wages 2025). Servizi sociali = 8% del valore netto.
14Rendimento e scenario token a 10 anniILLUSTRATIVORendimento = €100 × (12% 🔴 · 8% 🟡 · 5% 🟢) + S × €4
Crescita annua del valore del token — conservativo / base / ottimistico: 🔴 4 / 7 / 11% · 🟡 2,5 / 4,5 / 7,5% · 🟢 1,2 / 2,5 / 4%, più metà del rendimento reinvestita (in crescita del 3% annuo). Illustrativo, non è una previsione né una consulenza finanziaria. Richiede affinamento empirico.
L'opzione “Sardegna (pilota)” nel menu dei paesi conserva i dati e le regole del pilota originale, compresa la variazione casuale, come riferimento.
La teoria alla base
Etichette come nel programma di ricerca: consolidato · pubblicato · ipotesi.
Il modello standard di Shavell, esteso al third-party fundingCONSOLIDATOc < λ(R)
λ come fattore probabilistico di rischio legale — la probabilità di successo di una pretesa — per definire la soglia razionale di investimento. Third Party Funding: Law, Economics and Policy (Cambridge University Press, 2019).
Generalizzazione ai sistemi giuridiciPUBBLICATO · VALIDAZIONE EMPIRICA IN CORSOλX = EX / MX
Potenziale espresso su massa totale di qualsiasi sistema giuridico, con il diritto applicabile e gli SDG ONU come parametro. JLMI 2/25, DOI 10.13135/2785-7867/12266. In questo calcolatore: passo 8. Le cifre qui sono stime da dati pubblici; la validazione empirica arriva dai Community Manager sul territorio.
L'entropia di Boltzmann estesa ai sistemi giuridiciIPOTESIS = k · log W(λ)
L'entropia come logaritmo degli stati giuridici irrisolti W, che dipendono dal diritto applicabile λ. In questo calcolatore: passo 4, approssimato dal calo demografico finché W non potrà essere contato.
Rendimento dell'investimento sostenibilePUBBLICATOπ = λ(R − C)
Rendimento netto ponderato dal fattore giuridico: la buona governance lo amplifica, l'entropia lo distrugge. In questo calcolatore: il rendimento illustrativo del passo 14.
Peso giuridico e costante cosmologicaIPOTESIW = MG(λ) ≈ Λ
Un peso giuridico eccessivo frena l'espansione. I €5,2T di valore inespresso nell'UE-27 sono ciò che quel peso trattiene.
Il fattore giuridico relativisticoIPOTESIΛ = π / φ
Relazione proposta tra la costante cosmologica, π e il rapporto aureo φ. In attesa di validazione sperimentale.