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Enregistrement W3158162272 · doi:10.14288/1.0396863

Is global convergence of competition law the answer? How East Asian challenges demonstrate the limitations of the convergence strategy

2021· article· en· W3158162272 sur OpenAlexaff
Thomas R. Martin

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvergence (economics)Competition (biology)LawCompetition lawPolitical scienceEconomicsInternational tradeEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been two prominent developments in transnational competition law over the last few decades: the global convergence of competition laws and the evolution of competition law in Asia. Curiously, research has seldomly focused on the interrelation between these two topics. This thesis examines the recent phenomenon of the global convergence of competition law regimes. The strategy whereby competition enforcement is becoming increasingly harmonized, at both the procedural and substantive levels, has received much scholarly acclamation in recent years. However, this research will cast doubt on the conventional wisdom that convergence is inherently positive, arguing instead that the case for competition harmonization may have been somewhat overstated. Through examination of the East Asian region, this thesis demonstrates the limitations of the strategy to converge global competition laws. Japan, South Korea, and China are salient examples of countries who have adopted a harmonized competition legislation, but due to the specific economic, political, and cultural contexts influencing each jurisdiction, have faced significant problems achieving the legal goals of competition law in practice. This thesis argues that there should be limits to the pursuit of global convergence in this area and emphasises the need to incorporate economic development considerations and cultural variations in future competition regimes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0130,019
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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