Does Europe Have an Innovation Policy? The Case of EU Economic Law
Notice bibliographique
Résumé
This paper is the first of a larger project aimed at exploring, among other things, whether Europe has a consistent innovation policy in the context of EU economic law (competition policy, intellectual property law, sector regulation). As such, its primary aim is to present our approach for answering this question and outline the anticipated contributions of the project. Part I of the paper sets forth the theoretical foundations of the project--namely an integrated approach to economic law that moves beyond apparent conflicts and assumes innovation as the starting point. Taking this as the foundation, the two primary components of the project are described. First, a theoretical component involving the development of an analytical grid to be used to identify ways in which economic law impacts innovation, and second an applied component that explores observable instances where choices, both implicit and explicit, are made regarding innovation in economic law. Part II of the paper builds on this and offers a preliminary illustration of the proposed analysis in the context of pharmaceuticals, specifically drug reformulation regulatory gaming.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,025 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| 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 ».