The Regulation of Transportation Network Companies in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The “Uber phenomena” is the perfect case for a comparative law study: a global phenomenon, impacting almost every country, causing massive disruption of local monopolies and raising many of the same legal questions worldwide. In most countries, taxi companies have long enjoyed monopolies amidst strictly regulated markets. Uber’s emergence, combined with the development of a new economic model based on innovative technological tools, has profoundly impacted the industry. It all happened very fast. Uber launched operations in 2009 in the United States and, within a few years, has changed the face of the taxi industry throughout the world. The purpose of this book is to explain how various legal systems reacted and adapted to the disruption caused by the emergence of this new economic model. It is a book about economic regulation, it focuses on how the law regulates—more or less strictly—the actions of economic entities. This book is the collective work of an amazing teams of authors—all academics in law or lawyers—from around the world and representing twenty-two countries, namely Argentina, Australia, Belgium, Brazil, Canada, China, Colombia, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Italy, Japan, Lithuania, Poland, Portugal, the Netherlands, Spain, Switzerland, the United Kingdom and the United States.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».