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Enregistrement W4390263545 · doi:10.1093/jiplp/jpad113

The stunted development of unfair competition law in the United States and Canada

2023· article· en· W4390263545 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Haight Farley

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Property Law & Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnfair competitionStatuteJurisdictionLegislatureCompetition (biology)Competition lawCommon lawLawState (computer science)Political scienceChoice of lawEconomicsBusinessInternational tradeMarket economyMonopoly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Both the United States and Canada present unfair competition law in a way that is complex and indicative of their kindred beginnings. Sharing a closely paralleled history in the development of unfair competition law, these countries exhibit unique similarities in both substance and approach, likely not found in any other jurisdiction. Born out of English common law, the early trajectory of unfair competition was inextricably linked to trade mark law. Both countries’ legislatures passed ambitious trade mark statutes that created federal regulation of certain areas of unfair competition, while also reserving large areas for the state or provincial legislatures to regulate. Claimants therefore navigate substantial variety in unfair competition protections depending on the cause of action. Even so, obligations under international agreements such as the Paris Convention and interaction with other bodies of law further extend the unfair competition legal landscape. Despite its complexity, the United States and Canada share remarkably similar paths to unfair competition protection. Understanding their history, limited national legislative powers, policy rationales, obligations under international agreements and the interplay between federal and state or provincial law create a rich and multifaceted unfair competition landscape.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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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