Notice bibliographique
Résumé
Although made of paper, most coffee cups are not recycled because of the polyethene covering their internal surface area (1, 2). Instead, they are sent to landfills where they break down into microplastics and negatively impact organisms after entering the food chain (2, 3). This is an especially alarming issue due to the extensive usage of paper coffee cups around the world. As a result, many global companies have been searching for an eco-friendly cup that eliminates the use of polyethene, a challenge that remains unresolved to this day (9). While the search continues, many businesses have relied on temporary strategies to reduce polyethene production until a design that eliminates its use is developed (9, 10, 11, 12). Two major methods include public awareness and promotion of reusable cups (2). However, these approaches have only resulted in minor changes due to their reliance on customer cooperation (2). To guarantee polyethene reduction, this report proposes a strategy that is independent of customer cooperation. This method determines the dimensions (i.e., height and bottom radius) that minimize the amount of polyethene needed to coat the internal surface area of a cup, while keeping the cup’s volume and lid size (i.e., top radius) the same. The resulting equation gives the surface area of the cup while the root to the first derivate of this equation corresponds to the optimal bottom radius. Using a derived equation for height, the optimal cup height is determined as well. To highlight its proper implementation, this strategy is applied to a Starbucks Grande coffee cup as a model for other companies to follow.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».