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Enregistrement W1530759026

Does Europe Have an Innovation Policy? The Case of EU Economic Law

2011· article· en· W1530759026 sur OpenAlexaff
Pierre Larouche, Matteo Negrinotti

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Economic lawComponent (thermodynamics)Competition lawIntellectual propertyCompetition (biology)EconomicsFoundation (evidence)European unionPoint (geometry)Law and economicsPolitical scienceLawInternational tradeMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,025
Communication savante0,0210,018
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0150,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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