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Enregistrement W4200546209 · doi:10.5539/jpl.v15n1p40

Implications of the Digital Economy on Merger Control in Pakistan and China: Policy Implications for Pakistan

2021· article· en· W4200546209 sur OpenAlexvenueno aff
Yuhui Wang, Shahzada Aamir Mushtaq

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHenan University
Mots-clésDigital economyCompetition (biology)ChinaEconomicsCurrencyEmerging marketsEconomyMarket economyInternational tradeBusinessPolitical scienceLawMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of the digital economy has challenged the foundation of competition law frameworks the world over. Today, the antitrust doctrine finds itself confronting a new economy; an econo-my wherein data acts as a currency, markets are without prices, market collisions are based on algorithms, and the market is ‘infinite’. Several jurisdictions such as Germany, Austria, and China have developed new regulations or amended existing legislations to confront the chal-lenges presented by the digital economy. A dearth of theoretical and empirical literature has evaluated whether digital markets are so fundamentally different as to require a different set of rules. Of specific interest to this paper is whether current competition rules are sufficient to deal with mergers and acquisitions (M&As) in digital markets. This paper assesses M&A regulations in China and Pakistan in light of the new digital economy. Expert interviews were conducted using semi-structured interviews to investigate the comparisons between Pakistan’s and China’s merger control regimes. The findings indicate that China’s merger control regulations are better adopted for the digital economy than Pakistani’s. It also sets out the policy implications for competition policy makers in Pakistan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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