Darba ņēmēju darbā norīkošanas tiesiskais regulējums Eiropas Savienībā un aktuālās problēmas tā piemērošanā
Bibliographic record
Abstract
Darbā autore aplūko un analizē darba ņēmēju darbā norīkošanas tiesisko regulējumu Eiropas Savienībā, vienlaikus konstatējot aktuālās problēmas tā piemērošanā.\nDarba pirmajā nodaļā apskatītas divas no Eiropas Savienības pamatbrīvībām, proti, brīva personu pārvietošanās un brīva pakalpojumu aprite. Ņemot vērā darba specifiku autore uzmanību veltījusi darba ņēmēju brīvai kustībai un brīvai pakalpojumu apritei, kā arī analizējusi „darba ņēmēja” jēdzienu.\nDarba otrā nodaļa veltīta „Eiropas sociālajam modelim” un šajā nodaļā autore vēlējusies noskaidrot, vai pastāv visai Eiropai kopīgs sociālais modelis, vai tomēr vēl joprojām dominē nacionālo valstu dažādie sociālie modeļi. Nodaļas turpinājumā skaidrota sociālā modeļa mijiedarbība ar darba ņēmēju darbā norīkošanas praksi.\nTrešajā daļā autore ļoti detalizēti analizē Direktīvu Nr.96/71/EK par darba ņēmēju norīkošanu darbā. Autore veltījusi uzmanību darbā norīkotajiem darba ņēmējiem piemērojamai likumdošanai, skaidrojusi minētās Direktīvas izdošanas nepieciešamību. Analizēta gan direktīvas darbības joma, gan darbā norīkotajiem daba ņēmējiem piemērojami noteikumi un nosacījumi. \nCeturtajā darba nodaļā autore pēta Eiropas Kopienu Tiesas judikatūru, kas saistīta darba ņēmēju darbā norīkošanas jautājumu, īpašu uzmanību veltot arī pēdējā laikā aktuālajai Laval un partneri lietai.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.006 |
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".