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Enregistrement W4387654437 · doi:10.15539/khlj.58.3.7

Case Study on Competition Law Enforcement Against Database Restrictions: Focusing on IP Guideline and TREB Ruling in Canada

2023· article· en· W4387654437 sur OpenAlexaboutno aff
Ji-Won Na

Notice bibliographique

RevueKyung Hee Law Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTechnology and Data Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket powerCompetition (biology)EnforcementCompetition lawContext (archaeology)BusinessReal estateSupreme courtLawDatabaseEconomicsFinanceMarket economyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a data-driven economy, companies (esp. platform companies) with large amounts of data can use it to gain competitive advantages, such as product and service innovation and improvements. However, when big data is concentrated in the hands of a few companies, new entrants may find it difficult to enter the market or, if they do, to compete. It is legal for companies to collect significant amounts of data and to manage and control it. However, the issue of misuse of data to increase entry costs and extend market power is being debated in various countries around the world on the need for regulation at the competition law. This study will introduce the Canadian Competition Bureau's Intellectual Property Enforcement Guidelines (the “IP Guidelines”) and the case of the Toronto Real Estate Board's (the “TREB”) restrictions on the use of a real estate database in the Toronto area, which addressed whether the restrictions constituted an abuse of market power under Canadian competition law(the “Case”). The case has been a long-running legal battle that began in 2011 with an investigation by the Canadian Competition Bureau and concluded in 2018 with a decision by the Supreme Court of Canada. As such, it is considered to be a precedent-setting case in the context of determining abuses of market power in relation to database restrictions. Recently, the Korea Fair Trade Commission also imposed a corrective order and a fine on NAVER for the act of preventing a third party (a competitor such as Kakao) from providing real estate listing information provided by NAVER through a contract with a real estate information provider. The case contains many similar legal issues to the NAVER case and is worthy of comparison and analysis. This study draws implications for Korean competition law enforcement through foreign regulations and case studies on platform operators' data access restriction.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0350,008
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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