The Rule of Reason Approach in Discriminatory Practices: Airlines and Telecommunications Industry Sector
Notice bibliographique
Résumé
Discriminatory practices are standard in business competition and are not prohibited as long as they do not cause unfair competition. This paper will discuss three Business Competition Supervisory Commission (KPPU) decisions in 2020 related to alleged discriminatory practices committed by business actors. The subject matter in this paper is how the actions of business actors can fulfil the elements of violation and how the application of the rule of reason approach in Article 19 letter d of the Competition Law (1999) in the 2020 KPPU Decisions. This research is descriptive normative research. The data used in the book, articles, the new paper analyzed the Competition Law (1999), the Airlanes law (2009), the Electronic Information and Transactions Law (2008, amendments 2016 & 2024), and the Hajj and Umarah Law (2019), as well as interview an expert and KPPU. The interesting findings found that acts of discrimination cause obstacles in vertical business relations in different but interrelated relevant markets and often occur in the essential facilities sector. By using the rule of reason approach, KPPU found that discriminatory practices will be more effective if the business actor is in a dominant position or even occupies a monopoly position. Then, the three decisions in this discussion are equally suspected of violating Article 19 letter d on discriminatory practices. Then, related to the relevant market, the three cases have different markets, and also all three have vertical relationships with other business actors.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,051 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».