The EU Digital Markets Act: A report from a Panel of Economic Experts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the last years, several reports highlighted the market power of very large online platforms that are gatekeeping intermediaries between businesses and consumers, and the difficulty for classic competition policy tools to deal effectively with anti-competitive practices in these platforms. In response to this, the European Commission recently published a proposal for a Digital Markets Act (DMA) to complement existing competition policy tools by means of ex-ante obligations for platforms. This report presents an independent economic opinion on the DMA, from a high-level Panel of Economic Experts, established by the JRC and based on existing economic research and evidence. The Panel endorses the vision encapsulated in the DMA, including the designation of large gatekeeper platforms and a series of ex-ante obligations they should comply with. The Panel points out the challenge of striking a balance between the benefits from network effects of large platforms and the potential negative effects from anti-competitive behaviour and winner-takes-all market forces in online services. While some types of anti-competitive behaviour are well-known from classic competition cases, data-driven multi-sided platforms have found new ways of tying, bundling and self-preferencing that present new challenges. The report explores these behaviours in specific settings, including in online advertising and mobile ecosystems. It discusses ways to use valuable data gathered by platforms for pro-competitive purposes and the wider benefit of society in order to achieve a higher standard of fairness in the distribution of the social value generated by large platforms. Information asymmetry between platforms and regulators remains an issue in the effective implementation of the obligations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle