Measuring Vertical Integration in the Technology Sector: Indonesia, the US, and the EU in Unfair Competition
Notice bibliographique
Résumé
On several occasions, Indonesian competition authorities have attempted to apply Article 14 to adjudicate violations related to vertical integration practices; however, these attempts were invalidated at the objection and cassation levels. The criteria utilized include the concepts of unfair business competition and public harm, as these terms are instrumental in determining the impacts of violations concerning vertical integration. This research aims to examine the legal approaches employed by Indonesian competition authorities in addressing vertical integration, with a particular focus on the technology sector. The findings indicate that the criteria for assessing whether vertical integration constitutes a violation of unfair business competition vary among Indonesia, the United States, and the European Union. In Indonesia, the emphasis is on preventing the exclusion of access to essential raw materials or significant buyers, utilizing the Rule of Reason approach. In contrast, the U.S. evaluates public detriment by balancing fairness and competitive benefits, whereas the EU focuses on market dominance and its potential to reduce competition. Despite these variations, all three jurisdictions share a common objective of enhancing consumer welfare and promoting competitive market conditions, with specific regard to differing regulations on online sales restrictions.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».