Role of entrepreneur’s perspective of waste management for coffee shop sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The development of the coffee business as a small and medium enterprise (SME) shows positive things with the increasing number of coffee, which means an abundance of existing coffee grounds. There is a lack of research on entrepreneur perspectives on coffee waste management. This study aims to analyze the perspective of coffee shop entrepreneurs in managing coffee waste and converting waste into alternative energy for sustainable and environmentally friendly prospects. Respondents in this study were 201 coffee shop owners in Bekasi, Indonesia, who received questionnaires using the snowball sampling technique; for data analysis, the paper used PLS-SEM. This study found that the entrepreneur perspective significantly affects coffee waste management, encouraging the sustainability of coffee shops. The results of the R-Square analysis show that coffee shop owner awareness is strongly influenced by coffee waste management knowledge (93.6%); the attitude of coffee shop owners is influenced by coffee waste management knowledge and coffee shop owner awareness (92.5%); and the coffee waste management behavior is influenced by coffee shop owner awareness and attitude of coffee shop owners (97.8%). In addition, entrepreneurs’ excellent attitudes and awareness toward the potential of coffee grounds encourage them to carry out better waste management through sorting procedures to convert coffee grounds into alternative energy. AcknowledgmentThis study is funded by the Directorate of Research and Development, Universitas Indonesia, under Hibah PUTI 2022 (Grant No. NKB-1364/UN2.RST/HKP.05.00/2022).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».