Social acceptability of a wind turbine blade facility in Kingston upon hull
Notice bibliographique
Résumé
In November 2016, Siemens Gamesa started construction of its £310-million, off-shore wind turbine blade assembly facility in the city of Kingston upon Hull in the UK. This paper adopted a mixed method approach, that is, maps, charts and tables and meta analysis to investigate the social acceptability of local residents to such investments using feedback from three residents’ surveys conducted over a period of nearly 3 years. The study is a first of its kind as it presents a real case study of social acceptability of a large manufacturing facility, located close to a residential area, that significantly changed the landscape of the area. The findings indicate that residents on the whole favour such investments because of the economic opportunities. For instance, over 1000 direct jobs were created with the Office for National Statistics reporting a growth of 4.2% in Kingston upon Hull's economic output in 2016–2018. Similarly, Demos-PwC Growth for Cities Index 2018 ranked it, the third-most improved UK city to live and work. However, there were some concerns especially from those living close to the facility regarding issues like noise from ships docking and loading during the night and the obstruction of the scenery of the estuary by an erected sound barrier. The study also shows that it is important for the investors to work closely with local stakeholders and residents to maximise the returns whiles minimising the negatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».