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Enregistrement W7128627543 · doi:10.26180/10064861

Between a Rock and a Softer Place: Cartel Settlements in Australia and Canada

2019· article· W7128627543 sur OpenAlexaboutno aff
Roger Gamble

Notice bibliographique

RevueMonash University · 2019
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict of Laws and Jurisdiction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartelDiscretionSettlement (finance)Adversarial systemHuman settlementDamagesIncentive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of defendants in cartel cases making admissions, outside of immunity programs, is relatively undeveloped, except in the US. However, as the number of cartels under investigation has increased (due to the signifi cant increase in penalties and the offer of full immunity to the fi rst whistleblower to come forward and cooperate with the regulator) and the time and resources that must be deployed in a full adversarial disposition of a case makes litigation impractical in most cases, both regulators and defendants are seeking ways to expeditiously resolve disputes through settlements or leniency deals. The release of a number of important policy discussion papers and the recent adoption of a formal settlement process in the European Commission, suggest there is momentum for change. This paper discusses the risks and benefi ts of the use of such procedures and then moves to a comparison of the approaches to leniency in Canada and Australia. It is an opportune moment for such a comparison because both jurisdictions have similar legal and institutional arrangements and have recently passed similar important amendments to their cartel laws. The Canadian regulator seized the moment and embraced policies designed to encourage defendants to cooperate in exchange for leniency. In contrast, the Australian regulator passed up its chance, preferring to retain its discretion and reject the notion that it will openly cut deals. This paper argues that the ACCC should take seriously its Canadian counterpart’s response and reconsider its approach

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0320,009
Communication savante0,0120,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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