Prevent Defense: Trade Secret Protection in Professional Sports
Notice bibliographique
Résumé
Data has never been more important in professional sports. On the field, players obsess over advanced statistics and the use of analytics. Off the field, front offices use newfound statistics and modeling to gain a competitive edge in setting starting lineups, drafting players, and structuring contract extensions. Stadium scoreboards and baseball cards now prominently display statistics that were an afterthought a generation ago. Thus, with this growth in analytics comes a need for teams and leagues to protect their information. Trade secret disputes are nothing new—companies have always taken efforts to protect their secrets and limit unfair competition. But, with the growth of data in front offices, this trend appears likely to enter the sports arena. Recent litigation between the New York Knicks and the Toronto Raptors highlights the issues teams and sports leagues may face in protecting their data and in determining which legal arena should hear the dispute. Further, with the growth of sports gambling, teams and leagues have additional incentives to protect their information from outsiders and competitors. This Article analyzes the current framework under the law and governing documents of the “Big 4” leagues: Major League Baseball (MLB), the National Basketball Association (NBA), the National Football League (NFL), and the National Hockey League (NHL). Additionally, this Article analyzes the issues presented in the ongoing legal saga between the Knicks and the Raptors before proposing solutions for teams and leagues to consider in order to avoid these issues, and when they inevitably occur, how to limit their exposure in the public arena.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».