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Enregistrement W7140026956 · doi:10.54648/ijcl2025016

Comparative Analysis and Legality of Anti-poaching Agreements in the Indian Context

2025· article· en· W7140026956 sur OpenAlexaboutno aff
Adhip Narayan Banerjee, Maryam Ishrat Beg

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Labour Law and Industrial Relations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementScrutinyPrinciple of legalityContext (archaeology)CommissionCompetition (biology)Competition lawMandateLegislature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-poaching and wage-fixing agreements in labour markets represent a significant, yet largely unaddressed, antitrust concern in India. This paper argues that the Competition Commission of India (CCI) possesses both the legislative mandate under the Competition Act, 2002, and a compelling jurisprudential basis to proactively investigate and penalise such collusive practices. Drawing on a comparative analysis of enforcement trends in jurisdictions like the US, EU, and Canada, and a doctrinal review of Indian contract and competition law, this paper contends that the CCI’s current reluctance to engage with these issues, often deferring them to employment law, is a critical lacuna. It demonstrates that existing provisions, particularly section 3 of the Competition Act, are sufficient to address these anti-competitive agreements. The paper concludes by offering specific policy and enforcement recommendations for the CCI, urging a shift towards robust scrutiny to safeguard labour mobility, to ensure fair wages, and promote overall economic efficiency in India’s rapidly evolving labour markets.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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