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Enregistrement W3112293310 · doi:10.1515/rmeef-2020-0011

The Effects of Power Outages on the Performance of Manufacturing Firms in the MENA Region

2020· article· en· W3112293310 sur OpenAlexaff
Ali Fakih, Pascal L. Ghazalian, Nancy Ghazzawi

Notice bibliographique

RevueReview of Middle East Economics and Finance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyProductivityPower (physics)BusinessMarket powerIndustrial organizationEconomicsMarket economyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Power supply in developing countries is often characterized by unreliability and inefficiency, resulting in disruption costs for operating firms. The extents of power outages in the Middle East and North Africa (MENA) region are more significant compared to other geo-economic regions. This paper examines the effects of power outages on the performance of manufacturing firms in the MENA region using a firm-level dataset derived from the World Bank’s Enterprise Surveys (WBES) database. Firm performance is represented by sales, employment, and productivity growth rates. The extents of power outages are depicted by objective measures characterizing durations and frequencies of power outages, and by perception-based measures reflecting firms’ perceived severity of power outages. The results emphasize the adverse consequences of power outages for the performance of manufacturing firms in the MENA region. They also suggest that different patterns of power outages have varying implications for firm performance, and that the effects of power outages exhibit variations with firm size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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