Effects of electricity outages on enterprise productivity in Egypt: Lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of advanced electricity outage announcements on the operational efficiency of small and medium enterprises (SMEs), in Egypt, using profitability as a key performance indicator. Leveraging data from "Transition to Clean Energy Enterprise Survey" and applying the inverse probability-weighted regression adjustment (IPWRA) method to address selection bias, we estimate how outage predictability influences firm outcomes. We find that SMEs receiving advance notice of power disruptions are significantly more likely to achieve higher profitability compared to those without such information. The benefits are most evident among larger firms and sectors such as transportation, financial services, and accommodation, where operational planning is critical. While the policy partially offsets losses from outages, firms in areas with frequent blackouts still face substantial profitability challenges, highlighting the limits of transparency alone. Our findings emphasize that advance announcements enhance SME resilience by enabling adaptive measures, but long-term solutions require complementary infrastructure investments in high-risk regions. The study advocates for policy frameworks centered on transparency and rational expectations, demonstrating how proactive communication in public services can bolster economic resilience amid global uncertainties. These insights are particularly relevant for developing economies seeking to balance immediate crisis management with sustainable energy infrastructure development.
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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 | 0,000 | 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 ».