Welfare Standards, Substantive Tests, and Efficiency Considerations in Merger Policy: Defining the Efficiency Defense
Notice bibliographique
Résumé
For several years already, the efficiency defense (and its incorporation in the law) has been a much debated issue in merger policy. When discussing the introduction of an efficiency defense in merger control, it is important to define clearly its content and interpretation. However, different approaches to the concept of efficiency defense exist in the literature, and it is not always clear which jurisdictions apply an efficiency defense. Therefore, to improve communication and comparison between jurisdictions, it would be useful to reach agreement on the exact content of an efficiency defense. This paper proposes to define the efficiency defense along two dimensions: a conceptual one-related to the welfare standard-and a procedural one-related to the application of the substantive test. The main conclusion of this paper is that the concept of efficiency defense can only be appropriately applied under a total welfare standard and if efficiencies can be directly balanced against the anticompetitive effects of mergers on a case-by-case basis. Using this definition, only in Canada and Australia (formal review process) would an efficiency defense exist.
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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 | 0,102 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,067 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».