From Heavy Fuel Oil to Liquified Natural Gas: Electricity Generation Transition in Malta
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the shift in the source for electricity generation in Malta.This is done by comparing the emissions from two power stations (Marsa; MPS and Delimara; DPS) which ran on heavy fuel oil (HFO), with the emissions originating from the liquified natural gas (LNG) unit.This study also investigates the possible implications on the environment and the social perception of electricity generation in Malta over a period of 10 years.The pollutants emitted from power stations may affect the local air quality as well as regional and global environment through dispersal.These pollutants may act directly on different environmental matrices since they can eventually end up in soil and water through precipitation.Understanding the public perception is important since it will help in identifying particular knowledge gaps and misinformation, as well as their willingness to change the status quo on specific environmental issues.The air pollutants analysed were nitrogen oxides (NOx), carbon monoxide (CO), total suspended particulates (TSP) and sulfur dioxide (SO2).The air quality analysis showed that overall, the oldest power station, situated in Marsa, emitted high quantities of emissions when compared to the other power stations especially with regards to NOx, TSP, and SO2.When it comes to public perception and disposition, results showed that the public noted and acknowledged a change in air quality over time.According to the findings, the public is aware and has been well informed with regards to the advantages related to liquified natural gas as an energy source, yet, the public seems not to be aware of the advantages related to heavy fuel oil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».