Is Competition Policy Fit for the Digital Economy? A European Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Competition policy establishes the institutional framework for competitive dynamics in market economies. Recently, the relevance and impact of traditional competition policy has been challenged by the rise of the digital economy, where we see a small number of large platform firms, frequent takeovers and mergers, and the potential for using customer data to join and dominate previously separate markets. We provide a framework to explain the basis for contemporary competition policy, and explore implications for company strategy within and beyond the digital sector. Some of the most radical thinking about how competition policy might address the challenge of the digital economy originates from Europe, itself a major market for technology firms. We illustrate this thinking with exemplars from the practice of the EU Commission. Although existing competition policy can provide a basis for addressing monopolistic abuses in digital markets, practices are shifting to address novel sources of market power, including the governance architecture of digital platform firms and their ecosystems, the transferability of personal data, and the interoperability of systems and standards. We consider implications for policymakers. Corporate strategists must also understand how the evolving competition policy framework is impacting competitive dynamics of both platform operator and platform complementing entrepreneurs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».