The Legal Implications of Internet Marketing : Exploiting the Digital Marketplace Within the Boundaries of the Law
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, le domaine de la consommation a grandement évolué. Les agents de marketing ont commencé à utiliser l’Internet pour influencer les consommateurs en employant des tactiques originales et imaginatives qui ont rendus possible l’atteinte d'un niveau de communication interpersonnelle qui avait précédemment été insondable. Leurs interactions avec les consommateurs, en utilisant la technologie moderne, se manifeste sous plusieurs formes différentes qui sont toutes accompagnés de leur propre assortiment de problèmes juridiques. D’abord, il n'est pas rare pour les agents de marketing d’utiliser des outils qui leur permettent de suivre les actions des consommateurs dans le monde virtuel ainsi que dans le monde physique. Les renseignements personnels recueillis d'une telle manière sont souvent utilisés à des fins de publicité comportementale en ligne – une utilisation qui ne respecte pas toujours les limites du droit à la vie privée. Il est également devenu assez commun pour les agents de marketing d’utiliser les médias sociaux afin de converser avec les consommateurs. Ces forums ont aussi servi à la commission d’actes anticoncurrentiels, ainsi qu’à la diffusion de publicités fausses et trompeuses – deux pratiques qui sont interdites tant par la loi sur la concurrence que la loi sur la protection des consommateurs. Enfin, les agents de marketing utilisent diverses tactiques afin de joindre les consommateurs plus efficacement en utilisant diverses tactiques qui les rendent plus visible dans les moteurs de recherche sur Internet, dont certaines sont considérés comme malhonnêtes et pourraient présenter des problèmes dans les domaines du droit de la concurrence et du droit des marques de commerce. Ce mémoire offre une description détaillée des outils utilisés à des fins de marketing sur Internet, ainsi que de la manière dont ils sont utilisés. Il illustre par ailleurs les problèmes juridiques qui peuvent survenir à la suite de leur utilisation et définit le cadre législatif régissant l’utilisation de ces outils par les agents de marketing, pour enfin démontrer que les lois qui entrent en jeu dans de telles circonstances peuvent, en effet, se révéler bénéfiques pour ces derniers d'un point de vue économique.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.050 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.029 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.008 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".