Avoiding the Pitfalls of Net Uniformity: Zero Rating and Nondiscrimination
Notice bibliographique
Résumé
The current debate over network neutrality has not fully appreciated how service differentiation can benefit consumers and promote Internet adoption. On the demand-side, service differentiation addresses the primary obstacle to adoption, which is the lack of perceived need for Internet service, and reflects the growing heterogeneity of consumer demand. On the supply-side, monopolistic competition has long underscored how product differentiation can create stable equilibria with multiple providers – notwithstanding the presence of unexhausted economies of scale – by allowing competitors to target subsegments of the overall market that place a higher value on particular services. Conversely, prohibiting service differentiation would restrict competition to price and network size, which are factors that favor the largest players. These dynamics are well illustrated by global enforcement patterns with respect to a practice known as “zero rating,” which permits subscribers to access certain content without having that traffic count against their data caps. Of the six countries that have brought enforcement actions against zero rating, only India has categorically banned the practice. The other five countries (the United States, Chile, Canada, Slovenia, and the Netherlands) have adopted a more nuanced approach. A case-by-case approach is consistent with the empirical literature on vertical integration and restraints and the well-established principles for determining when to impose per se illegality and when to apply the “rule of reason.” The U.S. Supreme Court’s antitrust jurisprudence also helps identify factors that militate against liability, such as the lack of market power, nonexclusivity, and nonproprietary services.
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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 | 0,031 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».