Notice bibliographique
Résumé
abuse of dominance Czech Republic 74-5 Hungary 76 innovation, IP and competition policy and 127 Poland 78 restrictive agreements and 155, 157, 159-60, 162-3, 171 see also dominance access to data 26, 31, 35-8 administrative process efficiency/effectiveness conflict 218-26 failure conflict 226-31 structural conflict 231-5 see also judicial process agreement horizontal 74, 145, 158-9 single-branding 157, 158-9, 159-60, 166, 167 vertical 74, 76 allocation theory 96 antitrust data control by US lawyers and 39 data interpretation by US economists and 41-2 law 21, 22-3, 34-5 , 59, 140-41, 145, 146-7 Antitrust Modernization Commission (AMC) 227-8 assessment ex-ante, uncertainty in 195-6 state-aid control and 17-18 AstraZeneca 15-16 behaviour defendant's future, France 250-51 economic concept of 214-16 positive economic model of 71-2 see also conduct Bertelsmann/Springer/JV 10-11 Blackstone/Acetex 13-14 Boeing/McDonnell Douglas 54 Böhm, Franz 115 Britain see United Kingdom bundling restrictive agreements and unilateral restraints and 171 unilateral conduct rules and 172-4 see also tying burden of proof restrictive agreements and unilateral restraints and 165 South Africa 82, 85 see also proof Canada 13-14, 83, 86 cartel Czech Republic 73-5, 78 economic analysis 16 exploitative practices 177 Hungary 75 Japan 57, 61-2, 66, 67, 68 Poland 77 restrictive agreements and unilateral restraints and 156, 166 cease-and-desist order, Japan 66 certainty, legal, as administrative costs limitation, competition law goals and 107-8 see also uncertainty civil procedure, basic principles, US antitrust experience 33-5 collective boycott 156 common law litigation model 30-31 competition 'on the merits' 115-16 'perfect' 96, 97, 99, 111 Competition Appeal Court (South Africa) 81 Competition Commission (South Africa) 81, 82 competition law economics in, use of 24-5 259
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,726 | 0,536 |
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 ».