Tackling the social acceptance in deep geothermal projects: best practices and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Although geothermal energy is a valuable resource, the development of deep geothermal projects often encounters social resistance, which can hinder or even damage the sector nationally. Local community acceptance is crucial and influenced by factors such as low awareness of the technology, associated potential risks and benefits. This research draws from a review conducted within the Horizon Europe COMPASS project, which examined case studies from 14 countries (9 in Europe) to identify strategies for improving acceptance and avoiding the NIMBY (Not In My Backyard) effect. Data sources included literature, internal project partner information, and EU-funded project reports. Key findings stress the importance of understanding the local socio-economic context and conducting preliminary studies before launching communication efforts. Effective communication must be constant, transparent, bidirectional, and tailored to diverse audiences. Tools like newspapers, social media, websites, and site visits can support this effort. The study highlights that communication, community engagement, and clearly stated local benefits are essential to gaining acceptance. If any of these elements are poorly addressed, projects risk being opposed. While no universal solution exists, the research offers recommendations to support citizen involvement in decision-making and the need to adapt strategies throughout the project’s duration.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».