Barreras y oportunidades para la implementación de biorrefinerías: Un estudio longitudinal sobre aceptación social en la Comunidad de Madrid (España)
METODOLOGÍA 
presentación
El objetivo de este estudio fue analizar las actitudes, la aceptación y las prioridades del público en relación con la sostenibilidad, los biocombustibles y las biorrefinerías en la región de Madrid. El marco metodológico combinó el diseño de encuestas con análisis estadísticos para investigar hipótesis relacionadas con las percepciones públicas y las influencias sociodemográficas. A continuación, se presenta una descripción detallada de los enfoques estadísticos utilizados, proporcionando una guía clara para su replicación. 
Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y la Unión Europea bajo el proyecto eCOMCIENCIA (PID2021-127019OB-I00); por la Comunidad de Madrid bajo los proyectos BIVALIA-CM (TEC-2024/BIO-177) y BIOTRES- CM (S2018/EMT‐4344); y por la Ayuda Predoctoral de Investigación del programa propio de la Universidad Rey Juan Carlos (ID 501100007511) bajo el número de registro PREDOC 20-008.
Version: Enero 2025 - Privacidad: Los datos están anonimizados
Derechos de uso: Los datos pueden ser reutilizados bajo los terminos de la licencia Creative Commons CC-BY . https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Contacto: info@ciberimaginario.es	Obstacles and opportunities for the introduction of biorefineries: A longitudinal study of social acceptance in the Community of Madrid (Spain)
METHODOLOGY
overview
The aim of this study was to analyse public attitudes, acceptance and priorities regarding sustainability, biofuels and biorefineries in the Madrid region. The methodological framework combined a survey design with statistical analyses to investigate hypotheses related to public perceptions and socio-demographic influences. Below is a detailed description of the statistical approaches used, providing a clear guide for replication.
This work was supported by the Ministry of Science and Innovation and the European Union under eCOMCIENCIA project (PID2021-127019OB-I00); by the Community of Madrid under the BIVALIA-CM (TEC-2024/BIO-177) and BIOTRES- CM (S2018/EMT‐4344) projects; and by the Predoctoral Research Grant of the Rey Juan Carlos University' own programme (ID 501100007511) under the registration number PREDOC 20-008
Version: January 2025 - Privacy: Data is anonymized
Usage rights: Data can be reused under the terms of the Creative Commons CC-BY license. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Contact: info@ciberimaginario.es	
RECOLECCIÓN DE DATOS Y DISEÑO DE LA MUESTRA
El estudio incluyó dos ciclos de encuestas realizados en 2022 y 2024. Los datos se recopilaron mediante entrevistas asistidas por computadora (CAWI), con un objetivo de 500 encuestados por ciclo. La muestra fue diseñada para ser representativa de la población de la Comunidad de Madrid, con cuotas de género y edad para garantizar la diversidad demográfica.
Para replicar este estudio:
•	Diseño de la encuesta: Sigue el marco descrito para crear un cuestionario estructurado que aborde los temas clave, organizando las preguntas en los cinco bloques temáticos definidos (sociodemográfico, actitudes hacia la sostenibilidad, separación y tratamiento de residuos, aceptación de biocombustibles y aceptación de biorrefinerías).
•	Recolección de datos: Asegura un muestreo representativo utilizando cuotas para edad y género basadas en estadísticas oficiales actualizadas de la población objetivo. Utiliza un panel online profesional con controles de calidad para garantizar respuestas válidas..
•	Procedimientos estadísticos: Utiliza estadísticas descriptivas, pruebas inferenciales y técnicas de agrupamiento, adaptándolas a las herramientas disponibles (por ejemplo, SPSS, R o Python).
Análisis estadísticos
El estudio utilizó una combinación de estadísticas descriptivas, pruebas inferenciales y modelos multivariados para evaluar hipótesis e identificar patrones significativos. A continuación, se describen los análisis principales:
1. Análisis descriptivo: Frecuencias, medias y desviaciones típicas para caracterizar las variables de estudio.
2. Análisis de fiabilidad: Coeficiente alpha de Cronbach para evaluar la consistencia interna de los índices compuestos.
3. Pruebas inferenciales:
•	Pruebas t para muestras independientes para comparar las medias entre los ciclos de 2022 y 2024.
•	Análisis chi-cuadrado para variables categóricas.
•	ANOVA para comparaciones entre múltiples grupos (ej. niveles de ingresos)
•	Pruebas post-hoc de Tukey para identificar diferencias específicas entre pares de grupos.
4. Análisis de correlación: Coeficientes de Spearman para examinar asociaciones entre variables.
5. Análisis multivariado:
•	Regresiones lineales múltiples para evaluar la influencia de factores sociodemográficos.
•	Análisis de componentes principales para identificar dimensiones subyacentes.
•	Análisis de clústeres (combinando método jerárquico y K-means) para identificar perfiles de aceptación.
6. Análisis de la significación práctica: Cálculo de tamaños del efecto (d de Cohen) para evaluar la magnitud de las diferencias observadas.	Data Collection and Sample Design
The study involved two survey cycles conducted in 2022 and 2024. Data were collected using Computer-Assisted Web Interviewing (CAWI), targeting 500 respondents per cycle. The sample was designed to be representative of the Community of Madrid’s population, with quotas for gender and age to ensure demographic diversity.
To replicate this study:
•	Survey design: Follow the outlined framework to create a structured questionnaire that addresses the key issues. Categorise the questions into the five defined topic blocks (socio-demographics, attitudes towards sustainability, waste separation and treatment, acceptance of biofuels and acceptance of biorefineries).
•	Data colecction: Ensure a representative sample by using age and gender quotas based on current official statistics for the target population. Use a professional online panel with quality controls to ensure valid responses..
•	Statistical Procedures: Use descriptive statistics, inferential tests, and clustering techniques as outlined, adapting to the tools available (e.g., SPSS, R or Python).

Statistical Analyses
The study used a combination of descriptive statistics, inferential tests, and multivariate models to test hypotheses and identify significant patterns. The main analyses are described below:
1. Descriptive analysis: Frequencies, means, and standard deviations to characterize the study variables.
2. Reliability analysis: Cronbach's alpha coefficient to assess the internal consistency of the composite indices.
3. Inferential Tests:

•	Independent samples t-tests to compare means between the 2022 and 2024 cycles
•	Chi-square analysis for categorical variables
•	ANOVA for comparisons between multiple groups (e.g., income levels)
•	Tukey's post-hoc tests to identify specific differences between pairs of groups
4. Correlation Analysis: Spearman's coefficients to examine associations between variables
5. Multivariate Analysis:
•	Multiple linear regressions to assess the influence of sociodemographic factors
•	Principal components analysis to identify underlying dimensions
•	Cluster analysis (combining hierarchical and K-means methods) to identify acceptance profiles
6. Analysis of Practical Significance: Calculation of effect sizes (Cohen's d) to assess the magnitude of the observed differences.	
secciones
1. actitudes hacia la sostenibilidad
•	Objetivo: Comparar las actitudes públicas hacia la sostenibilidad en 2022 y 2024 y evaluar su relación con el nivel de conocimiento percibido.
•	Análisis de índices compuestos: Se crearon dos variables agregadas: el índice de actitud hacia la sostenibilidad (ACT_SOST) y el índice de conocimiento sobre iniciativas de sostenibilidad (CONOC_SOST), evaluando su fiabilidad mediante el coeficiente alpha de Cronbach (obteniendo valores de 0.889 y 0.832 respectivamente).
•	Estadísticas descriptivas: Se calcularon medias y desviaciones típicas para los índices compuestos y sus componentes individuales, así como frecuencias y porcentajes para los niveles de acuerdo (por ejemplo, "totalmente de acuerdo").
•	Análisis comparativo: Se realizaron pruebas t para muestras independientes para evaluar si los cambios en los valores medios entre 2022 y 2024 eran estadísticamente significativos, tanto para los índices compuestos como para sus componentes individuales. Se calculó también el tamaño del efecto (d de Cohen) para determinar la magnitud de las diferencias.
•	Análisis correlacional: Se examinó la relación entre actitudes y conocimiento mediante correlaciones de Spearman para verificar la hipótesis H1.
•	Resultados: Las actitudes hacia la sostenibilidad se mantuvieron estables, sin diferencias estadísticamente significativas entre años (ACT_SOST: t(1025) = 0.735, p = 0.463, d = 0.046). Se confirmó una correlación positiva significativa entre actitudes y conocimiento sobre sostenibilidad (r = 0.38, p < 0.001), validando la hipótesis H1. Sin embargo, se observó una brecha persistente entre las actitudes positivas (con más del 75% de respuestas "De acuerdo" o "Totalmente de acuerdo") y el nivel moderado de conocimiento percibido (CONOC_SOST: 3.45 en 2022 y 3.39 en 2024), lo que subraya la necesidad de campañas educativas específicas.	sections
1. Attitudes Toward Sustainability
•	Objective: To compare public attitudes towards sustainability in 2022 and 2024 and evaluate their relationship with perceived knowledge level.
•	Composite indices analysis: Two aggregate variables were created: the sustainability attitude index (ACT_SOST) and the knowledge about sustainability initiatives index (CONOC_SOST), assessing their reliability using Cronbach's alpha coefficient (obtaining values of 0.889 and 0.832 respectively).
•	Descriptive statistics: Means and standard deviations were calculated for composite indices and their individual components, as well as frequencies and percentages for agreement levels (e.g., "strongly agree").
•	Comparative analysis: Independent samples t-tests were conducted to assess whether changes in mean values between 2022 and 2024 were statistically significant, both for composite indices and their individual components. Effect size (Cohen's d) was also calculated to determine the magnitude of differences.
•	Correlational analysis: The relationship between attitudes and knowledge was examined using Spearman correlations to verify hypothesis H1.
•	Results: Attitudes towards sustainability remained stable, with no statistically significant differences between years (ACT_SOST: t(1025) = 0.735, p = 0.463, d = 0.046). A significant positive correlation between attitudes and knowledge about sustainability was confirmed (r = 0.38, p < 0.001), validating hypothesis H1. However, a persistent gap was observed between positive attitudes (with more than 75% of "Agree" or "Strongly agree" responses) and the moderate level of perceived knowledge (CONOC_SOST: 3.45 in 2022 and 3.39 in 2024), highlighting the need for specific educational campaigns.	
2. PRIORIDADES DEL MARCO 7R
•	Objetivo: Evaluar los cambios en la priorización de prácticas de sostenibilidad como "reutilizar" y "reducir" dentro del marco de las 7R entre 2022 y 2024.
•	Estadísticas descriptivas: Se calculó el porcentaje de encuestados que priorizaron cada práctica tanto en 2022 como en 2024, creando un ranking comparativo de las estrategias 7R (reutilizar, reducir, reparar, reciclar, rediseñar, rechazar, recuperar).
•	Análisis de Chi-cuadrado: Se utilizaron pruebas de Chi-cuadrado para examinar las diferencias en la distribución de prioridades entre años para cada práctica, determinando si los cambios en los patrones de priorización eran estadísticamente significativos.
•	Análisis adicionales: Se calculó el R² de Nagelkerke mediante análisis de regresión para evaluar el poder explicativo de las actitudes hacia la sostenibilidad sobre estos patrones de priorización.
•	Resultados: Se encontraron cambios significativos en la priorización de "Reutilizar" (χ² = 25,53, p < 0,001) y "Reducir" (χ² = 13,59, p = 0,035), con aumentos del 84,43% al 92,37% y del 79,64% al 84,94% respectivamente entre 2022 y 2024. "Rediseñar" mostró una disminución significativa (χ² = 14,83, p = 0,022) del 34,53% al 29,52%, mientras que "Reparar" experimentó un aumento no significativo, alcanzando el 69,88% en 2024 y manteniendo su tercera posición. El bajo valor de R² de Nagelkerke (0,018) indica que la priorización está influenciada por factores más allá de las actitudes hacia la sostenibilidad, sugiriendo que consideraciones socioeconómicas, regulatorias o prácticas pueden desempeñar un papel importante en la determinación de estas preferencias. Los hallazgos destacan una creciente preferencia por prácticas que los ciudadanos pueden implementar directamente en su vida cotidiana frente a intervenciones dependientes de la industria.	2. 7R Framework Priorities
•	Objective: To assess changes in the prioritization of sustainability practices such as "reuse" and "reduce" within the 7R framework between 2022 and 2024.
•	Descriptive statistics: The percentage of respondents who prioritized each practice was calculated for both 2022 and 2024, creating a comparative ranking of the 7R strategies (reuse, reduce, repair, recycle, redesign, refuse, recover).
•	Chi-square analysis: Chi-square tests were used to examine differences in the distribution of priorities between years for each practice, determining whether changes in prioritization patterns were statistically significant.
•	Additional analyses: Nagelkerke's R² was calculated through regression analysis to assess the explanatory power of sustainability attitudes on these prioritization patterns.
•	Results: Significant changes were found in the prioritization of "Reuse" (χ² = 25.53, p < 0.001) and "Reduce" (χ² = 13.59, p = 0.035), with increases from 84.43% to 92.37% and 79.64% to 84.94% respectively between 2022 and 2024. "Redesign" showed a significant decrease (χ² = 14.83, p = 0.022) from 34.53% to 29.52%, while "Repair" experienced a non-significant increase, reaching 69.88% in 2024 and maintaining its third position. The low Nagelkerke's R² value (0.018) indicates that prioritization is influenced by factors beyond sustainability attitudes alone, suggesting that socioeconomic, regulatory, or practical considerations may play important roles in determining these preferences. The findings highlight a growing preference for practices that citizens can directly implement in their daily lives versus industry-dependent interventions.	
3. PREOCUPACIONES AMBIENTALES Y SOCIOECONÓMICAS
•	Objetivo: Analizar y comparar las principales preocupaciones públicas sobre cuestiones ambientales y socioeconómicas entre 2022 y 2024, identificando patrones y prioridades en la percepción ciudadana.
•	Enfoque analítico: Para cada preocupación evaluada en la pregunta 11, se calculó el porcentaje de participantes que la seleccionaron entre sus tres principales prioridades, creando variables dicotómicas (TOP3) que permitieron comparar su relevancia relativa.
•	Estadísticas descriptivas: Se calcularon frecuencias y porcentajes para cada preocupación en ambos años, estableciendo un ranking de prioridades y analizando su evolución temporal.
•	Análisis comparativo: Se realizaron pruebas de chi-cuadrado para determinar si los cambios observados entre 2022 y 2024 eran estadísticamente significativos para cada preocupación analizada.
•	Análisis multivariado: Se utilizó análisis de regresión con coeficiente de determinación de Nagelkerke (R²) para evaluar la influencia de variables sociodemográficas (edad, género, ingresos e ideología política) en la priorización de las preocupaciones.
•	Resultados: La contaminación y escasez de agua se mantuvo como la principal preocupación, aumentando del 46.4% al 50.0% entre 2022 y 2024, seguida por la contaminación del aire que ascendió a la segunda posición (de 42.8% a 44.4%). Las pruebas de chi-cuadrado no revelaron diferencias estadísticamente significativas (p > 0.05 en todos los casos), indicando estabilidad en las preocupaciones ciudadanas. Contrariamente a lo esperado, el análisis de regresión (R² = 0.353) mostró que, aunque edad, género e ideología política no explicaban significativamente la variación en estas prioridades, el nivel de ingresos sí presentaba un efecto significativo (p = 0.023). Un hallazgo destacable fue que, a pesar del creciente reconocimiento global de las implicaciones económicas del cambio climático, sus efectos socioeconómicos seguían siendo una de las preocupaciones menos prioritarias para los encuestados, sugiriendo que el público percibe el cambio climático principalmente como una crisis ambiental y no socioeconómica.	3. Environmental and Socioeconomic Concerns
•	Objective: To analyze and compare the main public concerns about environmental and socioeconomic issues between 2022 and 2024, identifying patterns and priorities in citizens' perceptions.
•	Analytical approach: For each concern evaluated in question 11, the percentage of participants who selected it among their top three priorities was calculated, creating dichotomous variables (TOP3) that allowed comparison of their relative relevance.
•	Descriptive statistics: Frequencies and percentages were calculated for each concern in both years, establishing a ranking of priorities and analyzing their temporal evolution.
•	Comparative analysis: Chi-square tests were performed to determine whether the observed changes between 2022 and 2024 were statistically significant for each analyzed concern.
•	Multivariate analysis: Regression analysis with Nagelkerke's coefficient of determination (R²) was used to evaluate the influence of sociodemographic variables (age, gender, income, and political ideology) on the prioritization of concerns.
•	Results: Water pollution and scarcity remained the main concern, increasing from 46.4% to 50.0% between 2022 and 2024, followed by air pollution which rose to second position (from 42.8% to 44.4%). Chi-square tests revealed no statistically significant differences (p > 0.05 in all cases), indicating stability in citizens' concerns. Contrary to expectations, regression analysis (R² = 0.353) showed that, although age, gender, and political ideology did not significantly explain variation in these priorities, income level did show a significant effect (p = 0.023). A notable finding was that, despite the growing global recognition of the economic implications of climate change, its socioeconomic effects remained one of the least prioritized concerns for respondents, suggesting that the public perceives climate change primarily as an environmental rather than socioeconomic crisis.	
4. ACEPTACIÓN DE BIOCOMBUSTIBLES Y BIORREFINERÍAS
•	Objetivo: Identificar los factores que predicen la aceptación de biocombustibles y biorrefinerías, y comparar la disposición a adoptar estas tecnologías entre 2022 y 2024.
•	Análisis descriptivo: Se calcularon estadísticas descriptivas (medias, desviaciones típicas) para las variables relacionadas con la probabilidad de uso, factores motivadores y barreras percibidas.
•	Análisis comparativo: Se realizaron pruebas t para muestras independientes para evaluar cambios significativos en la aceptación entre 2022 y 2024, complementadas con el cálculo del tamaño del efecto (d de Cohen).
•	Análisis multivariado: Se implementaron ANOVAs para examinar diferencias por variables sociodemográficas (especialmente nivel de ingresos), con pruebas post-hoc de Tukey para identificar diferencias específicas entre grupos.
•	Análisis de correlación: Se evaluaron mediante correlaciones de Spearman las relaciones entre beneficios ambientales percibidos (r = 0.15, p < 0.001), factores económicos (coeficiente = 0.052, p = 0.008) y disposición a aceptar biocombustibles, así como entre diversas percepciones sobre biorrefinerías.
•	Análisis de clústeres: Se identificaron tres perfiles distintivos de aceptación mediante análisis de clústeres combinando métodos jerárquicos y K-means.
•	Resultados: Se observó una disminución significativa en la intención de uso de biocombustibles entre 2022 y 2024 (de 3.80 a 3.59, p = 0.002). Los beneficios ambientales percibidos y, en menor medida, los incentivos económicos, fueron predictores significativos de la aceptación. El nivel de ingresos mostró una influencia significativa, con menor disposición en grupos de bajos ingresos (M = 2.92) comparados con ingresos más altos (M ≈ 3.85). La distancia mínima aceptable para biorrefinerías (18.78 km en promedio) evidenció la persistencia del efecto NIMBY. Los tres perfiles identificados ("Orientados a la seguridad ambiental" 42.6%, "Orientados a los aspectos económicos" 42.5%, y "Con baja implicación en sostenibilidad" 15.0%) sugieren la necesidad de estrategias de comunicación diferenciadas para aumentar la aceptación social de estas tecnologías.	4. Acceptance of Biofuels and Biorefineries
•	Objective: To identify factors predicting the acceptance of biofuels and biorefineries, and compare willingness to adopt these technologies between 2022 and 2024.
•	Descriptive analysis: Descriptive statistics (means, standard deviations) were calculated for variables related to usage probability, motivating factors, and perceived barriers.
•	Comparative analysis: Independent samples t-tests were conducted to assess significant changes in acceptance between 2022 and 2024, complemented by effect size calculation (Cohen's d).
•	Multivariate analysis: ANOVAs were implemented to examine differences by sociodemographic variables (especially income level), with Tukey's post-hoc tests to identify specific differences between groups.
•	Correlation analysis: Spearman correlations were used to evaluate relationships between perceived environmental benefits (r = 0.15, p < 0.001), economic factors (coefficient = 0.052, p = 0.008) and willingness to accept biofuels, as well as between various perceptions about biorefineries.
•	Cluster analysis: Three distinctive acceptance profiles were identified through cluster analysis combining hierarchical and K-means methods.
•	Results: A significant decrease in biofuel usage intention was observed between 2022 and 2024 (from 3.80 to 3.59, p = 0.002). Perceived environmental benefits and, to a lesser extent, economic incentives were significant predictors of acceptance. Income level showed a significant influence, with lower willingness in low-income groups (M = 2.92) compared to higher incomes (M ≈ 3.85). The minimum acceptable distance for biorefineries (18.78 km on average) evidenced the persistence of the NIMBY effect. The three identified profiles ("Environmental safety oriented" 42.6%, "Economic aspects oriented" 42.5%, and "Low sustainability involvement" 15.0%) suggest the need for differentiated communication strategies to increase social acceptance of these technologies.	
5. ANÁLISIS DE CLÚSTER
•	Objetivo: Segmentar a los encuestados en grupos diferenciados según sus actitudes, nivel de confianza y preocupaciones sobre las biorrefinerías, para identificar perfiles de aceptación social.
•	Preparación de datos: Las variables relacionadas con actitudes hacia la sostenibilidad, confianza en biorrefinerías y preocupaciones específicas fueron estandarizadas (puntuaciones z) para garantizar comparabilidad en el análisis.
•	Enfoque metodológico: Se aplicó un enfoque combinado de análisis jerárquico inicial para determinar el número óptimo de clústeres, seguido de agrupamiento K-means para la clasificación final de los casos. Este método se implementó sobre 961 casos válidos con datos completos.
•	Validación de clústeres: Se utilizaron ANOVAs y estadísticas descriptivas para caracterizar y comparar los clústeres en variables clave (actitudes, confianza, preocupaciones, variables sociodemográficas), confirmando diferencias significativas entre los grupos identificados.
•	Resultados: Se identificaron tres perfiles claramente diferenciados:
1.	Orientados a la seguridad ambiental (42,6%): Muestran valores positivos en aspectos relacionados con la seguridad (Z=0.59) y medio ambiente (Z=0.42), pero negativos en aspectos económicos (Z=-0.78). Predominantemente jóvenes (18-44 años), con actitud moderadamente positiva hacia biorrefinerías (M=3.64) y posición ideológica de centro (M=5.31). Sus principales preocupaciones son olores (M=5.56) y riesgos para la seguridad (M=5.59).
2.	Orientados a los aspectos económicos (42,5%): Valoran positivamente aspectos económicos (Z=0.85) y muestran menor preocupación por seguridad (Z=-0.51) y medio ambiente (Z=-0.54). Mayor proporción de personas de edad media y avanzada (45+ años), con la mayor aceptación de biorrefinerías (M=3.72) y tendencia ideológica ligeramente más progresista (M=4.92). Preocupados por efectos en salud (M=5.65) pero menos por impacto visual (M=4.28).
3.	Con baja implicación en sostenibilidad (15,0%): Representan el segmento más escéptico, con valores negativos significativos en actitudes hacia sostenibilidad (Z=-1.88) y conocimiento (Z=-0.68). Mayor presencia entre jóvenes adultos (18-44 años), menor aceptación de biorrefinerías (M=2.92) y tendencia ideológica más conservadora (M=6.06). A pesar de su baja implicación con sostenibilidad, mantienen preocupaciones ambientales (M=5.15).	5. Cluster Analysis
•	Objective: To segment respondents into differentiated groups according to their attitudes, level of confidence, and concerns about biorefineries, in order to identify social acceptance profiles.
•	Data preparation: Variables related to attitudes towards sustainability, confidence in biorefineries, and specific concerns were standardized (z-scores) to ensure comparability in the analysis.
•	Methodological approach: A combined approach of initial hierarchical analysis to determine the optimal number of clusters, followed by K-means clustering for the final classification of cases, was applied. This method was implemented on 961 valid cases with complete data.
•	Cluster validation: ANOVAs and descriptive statistics were used to characterize and compare clusters on key variables (attitudes, confidence, concerns, sociodemographic variables), confirming significant differences between the identified groups.
•	Results: Three clearly differentiated profiles were identified:
1.	Environmental safety oriented (42.6%): Show positive values in aspects related to safety (Z=0.59) and environment (Z=0.42), but negative in economic aspects (Z=-0.78). Predominantly young (18-44 years), with moderately positive attitude towards biorefineries (M=3.64) and center ideological position (M=5.31). Their main concerns are odors (M=5.56) and safety risks (M=5.59).
2.	Economic aspects oriented (42.5%): Positively value economic aspects (Z=0.85) and show less concern for safety (Z=-0.51) and environment (Z=-0.54). Higher proportion of middle-aged and older people (45+ years), with the highest acceptance of biorefineries (M=3.72) and slightly more progressive ideological tendency (M=4.92). Concerned about health effects (M=5.65) but less about visual impact (M=4.28).
3.	Low sustainability involvement (15.0%): Represent the most skeptical segment, with significant negative values in attitudes towards sustainability (Z=-1.88) and knowledge (Z=-0.68). Greater presence among young adults (18-44 years), lower acceptance of biorefineries (M=2.92), and more conservative ideological tendency (M=6.06). Despite their low involvement with sustainability, they maintain environmental concerns (M=5.15).