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Enregistrement W2008845298 · doi:10.7202/1013388ar

Making Sense of the Shift in Paradigm on Cartel Enforcement: The Case for Applying a Desert Perspective

2013· article· en· W2008845298 sur OpenAlexafffundvenue
Jennifer Quaid

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésCartelMindsetLaw and economicsCriminal lawCompetition lawCompetition (biology)Deterrence (psychology)Law enforcementPolitical scienceEnforcementLawCriminal justiceCriminologyEconomicsSociologyIncentiveMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soon after the coming into force of changes to the criminal provisions in the Competition Act , the commissioner of competition signalled that cartel enforcement would start to reflect a new mindset, one that treats cartels as truly criminal. But while the impetus for this shift in paradigm is well-intentioned—to give effect to a stronger criminal law mandate following the amendments—it is poorly explained, because its defenders continue to refer to the predominant deterrence rationale used in competition law, even though applying a harm-based view of crime and punishment to cartels fails to explain why criminal enforcement is needed. I believe that applying a desert perspective offers a compelling alternative explanation for this shift toward treating cartels as truly criminal. Drawing on the work of Arthur Ripstein, I offer an account of cartel enforcement that focuses on the inherently wrongful disregard for competition that characterizes cartels. I argue that seeing cartels as a particularly serious misuse of the competitive system, one that is so fundamentally at odds with the notion of a competitive marketplace that it cannot be tolerated, is what justifies recourse to the consistent and uniquely public response of the criminal law. Seen in this light, bringing a more criminal law-oriented mindset to bear on cartel enforcement makes sense in way that this shift in paradigm does not when justified in deterrence terms.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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