Objective justification and Prima Facie anti-competitive unilateral conduct : an exploration of EU Law and beyond
Notice bibliographique
Résumé
The prohibition of anti-competitive unilateral conduct by firms with market power is not absolute, but allows for derogation. For the purposes of EU law, the ECJ has accepted that a so-called ‘objective justification’ plea may be invoked in the case of a prima facie abuse of dominance. Even though this is long-standing case law, many uncertainties remain as to its interpretation.\n\nThis thesis contains a detailed examination of this concept of ‘(objective) justification’, focusing in particular on its scope and the applicable legal conditions. The thesis submits that this concept is highly important, as it can steer Article 102 TFEU away from a formalistic approach and give ample weight to the prevalent context. \n\nAlthough the thesis focuses on EU law, it also seeks inspiration from the approach in other jurisdictions. A comparative study includes relevant cases from various EU Member States (France, Germany, Ireland, Luxembourg, the Netherlands, Spain and the UK) and non-EU jurisdictions (Australia, Canada, Hong Kong, Singapore, South Africa and the US). The study reveals that these jurisdictions have accepted the availability of a justification plea, and have dealt with the concept in strikingly similar ways.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,040 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».