Notice bibliographique
Résumé
On December 17, 1985, Federal Consumer and Corporate Affairs Minister Michel Cote tabled in the House of Commons a bill to amend Canada's present competition law. Although Mr. Cote claimed that the new legislation will protect the marketplace and give consumers the widest selection of goods at the lowest possible this is extremely unlikely. A Combines Investigation Act which interferes with our system of competitive enterprise will instead stifle business rivalry, and lead to economic inefficiency. This, in turn, will reduce the welfare of the Canadian consumer. The main drawback in Mr. Cote's initiative is that it is predicated on an untenable and outmoded economic theory. This is the view that business concentration and rivalrous competition are incompatible. It, in turn, stems from the textbook model of perfect competition, which declares ideal a scenario in which firms are small and numerous, goods are homogeneous and unchanging, information is costless and profits are always zero. But in the real world which Canada for better or worse inhabits, these conditions are irrelevant to rivalrous business struggle. In the marketplace, large scale enterprises, even gigantic ones, are not exempt from competition. They, too, can fail if they cease to satisfy consumer demands for quality, low price, efficiency, new products, good service and reliability.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,012 |
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 ».