RE: House Bills H1794 and H1799, Acts Regarding Noncompetition Agreements
Notice bibliographique
Résumé
One-third of non-competes last for more than one year; nearly 15 % extend beyond two years. Non-competes are usually requested after an offer is accepted, often on the first day at work. Less senior employees are half as likely to seek legal advice before signing a non-compete. Non-competes discourage interfirm mobility; many who change jobs take “career detours.” Non-competes act as a brake on entrepreneurial activity. Arguments that non-competes are essential for R&D investment are not supported by data. I write in support of House Bills H1794 and H1799, Acts relating to the use of employee non-competition agreements. I am currently an Assistant Professor of Technological Innovation, Entrepreneurship and Strategic Management at the MIT Sloan School of Management. Earlier in my career, I was involved with startup companies in Boston as well as Silicon Valley and hold seven patents. As both an inventor and an executive, I have experienced non-competes from both sides: I’ve asked new employees to sign them, and I’ve signed them myself. I originally became acquainted with non-compete agreements at my first job following graduate school. On my first day at work, and without prior notice, I was asked to sign a contract in which I promised not to work for any competitor for a period of two years after leaving the company. I was
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,256 | 0,364 |
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 ».