Az alternatív foglalkoztatási jogviszonyok emberi erőforrás gazdálkodáson belüli jelentősége a koronavírus járvány válságkezelési stratégiájában
Bibliographic record
Abstract
Szakdolgozatomban igyekeztem rávilágítani arra, hogy a koronavírus világjárvány miatt bekövetkezett tömeges érdeklődés az atipikus munkajogviszonyok irányába olyan emberi erőforrás menedzsmentet alakító tényező lehet, amelyre mind a közszféra bürokratizált szervezetében, mind a vállalati versenyszféra keretei között célszerű építkezni. A dolgozatom első, nagyobb fejezetében az volt a célom, hogy a HR jelenleg használt eszközeit, módszereit bemutassam, illetve ezek szemszögéből megnézve vizsgáljam meg az egyes atipikus foglalkoztatási jogviszonyokat. \nÁlláspontom szerint a tipikustól eltérő foglalkoztatási formák humanerőforrás gazdálkodási szempontból két részben képviselnek jelentős erőt. Az első a munkakör elemzés, azon belül is a kompetencia elemzés fázisa, ugyanis például egy home office, távmunka keretei között végzett feladatmegoldáshoz alapvetően szükséges számítástechnikai ismeret. Ugyanis vagy az így végzett munka eredménye kerül ily módon továbbításra, vagy már a munkavégzés eleve informatikai eszközön történik. Rámutattam arra, hogy a koronavírus pusztán indikátor volt ezen foglalkoztatásra irányuló jogviszonyok életében, azonban a digitalizált világunk az, amely álláspontom szerint nélkülözhetetlenné teszi ezeket. \nTovábbá a HR másik eszközének az ösztönzésmenedzsmentnek is óriási lehetőséget rejt az ilyen jogviszonyok vállalaton, munkáltatón belüli alkalmazásának lehetősége. Ugyanis azzal, hogy lehetőséget biztosítanak arra, hogy a jelenlegihez hasonló krízishelyzetben a foglalkoztatottak munkájuk egy részét, vagy akár az egészet otthonról végezzék el, ezzel extra védelmi mechanizmust teremtenek a jogviszonyon belül. Így adott esetben a friss munkaerőnek kevésbé kell attól tartani, hogy leállás esetén a munkaviszonya megszűnik. \nDolgozatom másik nagy fejezetében ezen atipikus munkajogviszonyok jelenleg hatályos szabályrendszerét vizsgáltam. Itt is kitértem a közszolgálati jog és a gazdasági munkajog által alkalmazott eszközökre. Igyekeztem részletesen bemutatni a home office jelenlegi bizonytalan helyzetét. Ehhez kapcsolódóan az Európai Unió Bíróságának gyakorlatát is megvizsgáltam, igaz viszonylag csekély ügy az, ami kifejezetten az otthoni munkavégzéssel foglalkozik. A fejezet végén röviden kitértem a távmunkavégzés jelenlegi helyzetére, illetve az otthoni munkavégzés és a távmunka közötti ellentmondásokra. \nMeglátásaim szerint, ahhoz, hogy a HR érdemi szinten tudja kezelni ezen atipikus eszközöket, azaz a benne rejlő lehetőségeket minél jobban ki tudja használni, szükséges a digitalizált munkavégzési formák fogalmi alapjainak a tisztázása, így különösen a munkahely, ellenőrzési kötelezettség és a kárfelelősség témakörének a szabályozása. \nÉrdekesség, hogy dolgozatom megírásának a pillanatában a veszélyhelyzeti szabályokkal kapcsolatos törvényjavaslat került beterjesztésre az Országgyűlés elé, amely salátatörvény keretei között igyekeznek konkretizálni a home office-ra vonatkozó egyes részletszabályokat.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.008 |
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".