Notice bibliographique
Résumé
Japan’s competition law, the Act on Prohibition of Private Monopolization and Maintenance of Fair Trade, came into force in July 1947. This means Japan’s competition law is the world’s third oldest competition law after Canada and the USA. Competition laws and legal regulations have been spreading globally. While jurisdictions with competition laws were only Canada, the USA, Japan, Germany, and the current European Union in 1960, by 1990, competition laws had spread to 25 jurisdictions, including countries in Europe, Australia, parts of Central and South America, etc. Since then, the number of jurisdictions establishing competition laws continued to increase: in 2000, 86 jurisdictions had competition laws, and in 2017, the number reached to 120. Japan’s economy has reached a maturity stage, and demands for existing goods and services are at the point of market saturation. What will drive an economy forward under such circumstances is innovation. Steve Jobs, the founder of Apple, stated, ‘People don’t know what they want until you show it to them.’ This can be understood to mean that the supply side drives the economy. The implication is that, by proposing new products and services from the supply side, potential demand is stimulated and actual demand increases.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,046 |
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 ».