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Enregistrement W159867657

Did AT&T Die in Vain? An Empirical Comparison of AT&T and Bell Canada

2008· article· en· W159867657 sur OpenAlexaboutno aff
Eli M. Noam

Notice bibliographique

RevueFederal communications law journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivestmentMonopolyLeapfroggingLegislatureEconomicsTelecommunicationsBusinessMarket economyFinanceLawEngineeringEconomic growthPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"The Enduring Lessons of the Breakup of AT&T: A Twenty-Five Year Retrospective."' Conference held at the University of Pennsylvania Law School on April 18-19, 2008. Did the Divestiture of AT&T achieve its purpose? It is helpful to turn to Canada, whose telecommunications industry and regulation were similar but which did not experience a divestiture. Since AT&T was split up in 1982-4, national telecom market concentration in the U.S. has bounced back to a national duopoly structure, with an HHI concentration index of 2,986, higher than for Canada's similar national duopoly with an HHI of 2,463. Local telecom wireline competition is greater in Canada, as are broadband and wireless penetrations. Real revenue for all of AT&T's successor companies grew only half as much as in Canada. AT&T successors' combined market capitalization rose only one third as much as did Bell Canada. U.S. telecom prices are more favorable to business, low-use consumers, and mobile users, but less favorable to high-use consumers, especially those making long distance calls. AT&T's research development sector was decimated while Canada has preserved some reduced in-house research. Employment in the U.S. declined slightly after 1997, whereas in Canada it rose over 20%. Taken together, this comparison does not indicate that the AT&T divestiture created advantages relative to Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
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