L’intégration des objectifs économiques et sociaux dans l’appréciation de l’exception d’efficience
Bibliographic record
Abstract
Si, dans son principe, l’exception d’efficience semble simple, puisqu’elle prévoit une mise en balance entre les effets anticoncurrentiels, d’une part, et les gains en efficience, d’autre part, sa mise en oeuvre présente néanmoins plusieurs difficultés, dont la plus importante consiste en l’équilibrage et en la pondération entre les gains en efficience et les effets anticoncurrentiels. En effet, cet équilibrage des gains en efficience et des effets anticoncurrentiels doit fondamentalement tenir compte de tous les objectifs de nature économique et sociale poursuivis par le droit canadien de la concurrence. Dès lors, la question principale que suscite cette étude est de savoir comment faudrait-il concilier les objectifs de nature économique et sociale dans l’interprétation de l’exception d’efficience ? Cette étude explore ainsi la possibilité de la réception de normes de nature sociale au sein du droit de la concurrence qui, par ses objets, est caractérisé par une forte prégnance économique. Elle a pour objet de montrer à travers l’appréciation de l’exception d’efficience qu’une conciliation des objectifs en apparence contradictoires de nature sociale et économique est possible et souhaitable. À cet effet, le critère d’équilibrage des gains en efficience et des effets anticoncurrentiels, qui concilie et intègre le mieux les objectifs économiques et sociaux dans l’appréciation de la balance d’efficience, semble être le critère du surplus modéré du consommateur que nous proposons dans la seconde partie de l’étude.
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 | 0.012 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".