Corporate Sustainability of Green Technology AndAssessment of The Environment And Challenges Faced byRegulatory Authorities in Uganda: A Case of The ElectricityRegulatory Authority (ERA)
Notice bibliographique
Résumé
Governments across Africa have established regulatory agencies for utilities but these have largely been modeled on those in developed countries and have had limited success. The Electricity Regulatory Authority in Uganda was set up to oversee this important sector but its success has so far been limited as evidenced by the quality, reliability and cost of the service. The Purpose of this study is to examine the factors that influence the performance of ERA, with a view to coming up with mitigation measures. In the first part of the study (presented in this paper), annual reports of the regulatory body, supplemented with press reports, academic papers, and conferences reports are examined. In the second part of the study, the Electricity Governance Toolkit (EGTK) will be used to collect data from relevant electricity laws, rules and regulations developed by the Government of Uganda as well as procedures developed by the regulatory body, and the decisions it has made overtime. In addition, the researchers will conduct interviews with regulatory members and staff, civil society and consumer groups that have filed cases before ERA, as well as a sample of domestic and industrial consumers within Kampala District. Both qualitative (arranging the findings in themes) and quantitative techniques (t tests, frequencies and means) will be utilized to analyze the data.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».