Avoiding 'Dog in the Manger' Regulations - A Nuanced Approach to Net Neutrality in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that most forms of proposals seek a regulatory guarantee in an already competitive market, but there is no clear evidence that the prescriptive rules that they propose yield significant benefit over and beyond what market forces produce in both the access and the content and applications sides of the Internet market. The paper argues that Canada's Telecommunications Act, in particular Sections 27 and 36 and the case-by-case approach taken by the Canadian Radio-television and Telecommunications Commission (CRTC) in their application, provides a sound framework to address concerns without any need for new prescriptive ex ante rules. Based on Canada's commitment to minimal interference in the telecommunications sector, it is argued that the standard for evaluating ISPs' behaviour under Sections 27 and 36 is whether such behaviour will substantially impede competition in the content and applications market. The paper argues that most forms of proposals will fail this competitive outcome test. In order to remain relevant as a public policy ideal in an already competitive environment, net neutrality should be redefined more narrowly outside its overly broad regulatory guarantee box to complement, not undermine, market forces. Such a complementary role can be found potentially in cases where there is information failure or asymmetry with respect to ISP network management practices vis-a-vis consumers. Viewing as net- work management transparency complements the competitive outcome framework of the Policy Direction and sections 27 and 36 of the Telecommunications Act in that the more transparent a network management practice is to downstream access consumers, the less likely it is to have significant negative effect on competition upstream in the Internet content and applications market.
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 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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,021 |
| Communication savante | 0,017 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».