Case Study on Competition Law Enforcement Against Database Restrictions: Focusing on IP Guideline and TREB Ruling in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle