Ustalanie wysokości cen usług pocztowych w zgodzie z prawem ochrony konkurencji – wyznaczenie długookresowego średniego kosztu przyrostowego przy wykorzystaniu rachunku kosztów działań
Bibliographic record
Abstract
Jednym z głównych problemów związanych z przestrzeganiem przepisów ochrony konkurencji przez pocztowego operatora wyznaczonego jest kwestia oferowania cen za usługi komercyjne, które nie będą oceniane jako ceny drapieżne. Z doświadczenia KE wynika, że cena nie będzie drapieżna, gdy pokryje co najmniej długookresowy średni koszt przyrostowy (LRAIC) danego produktu czy usługi. Artykuł skupia się na zastosowaniu rachunku kosztów działań (ABC) do wyznaczenia LRAIC dla poszczególnych produktów. Oprócz analizy definicji LRAIC oraz zasad i celów ABC przedstawiono również przykład zastosowania przedstawionego podejścia w praktyce – na przykładzie wyznaczonego operatora pocztowego z Kanady (Canada Post).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".