Rokowania zbiorowe a rynek platform cyfrowych. Tradycyjne narzędzie dla nowych modeli biznesowych Tradycyjne narzędzie dla nowych modeli biznesowych - Jeremias Adams-Prassl, Teresa Coelho Moreira - ebook
110,00 zł

-50%
Zbieraj punkty w Klubie Mola Książkowego i kupuj ebooki, audiobooki oraz książki papierowe do 50% taniej.
Dowiedz się więcej.
Opis

Praca platformowa to forma zatrudnienia, w ramach której organizacje lub osoby używają platformy internetowej, aby dotrzeć do innych organizacji lub osób w celu wykonania konkretnych usług w zamian za opłatę. Większość osób pracujących za pośrednictwem takich platform to osoby samozatrudnione, co oznacza, że nie są uznawane za pracowników w rozumieniu przepisów prawa pracy. Jest to jedno z największych wyzwań dla współczesnego prawa pracy. Ustawodawcy, sądy oraz nauka prawa poszukują rozwiązań, które zachowując istotę modelu biznesowego, zagwarantują niezbędną ochronę takim pracownikom.

Środkiem zapewniającym ochronę pracy osobom pracującym za pośrednictwem platform cyfrowych mogą być porozumienia zbiorowe. Autorzy opisują różne aspekty takich rokowań – rozpoczynając od uczestników i procedur, a kończąc na treściach i charakterze prawnym zawieranych porozumień. W książce poddano analizie standardy ponadnarodowe, prawo Unii Europejskiej oraz modele krajowe, w tym rozwiązania przyjęte w ostatnich latach przez niektóre państwa członkowskie. Autorami opracowań są naukowcy od wielu lat badający problematykę relacji zbiorowych zarówno w wymiarze europejskim, jak i krajowym.

Książka jest przeznaczona dla osób zaangażowanych w proces legislacyjny, teoretyków, a także praktyków prawa. Będzie cennym źródłem wiedzy dla wszystkich zainteresowanych zmianami, które dokonują się w sferze społeczno-gospodarczej, przede wszystkim technologicznej.

Ebooka przeczytasz w aplikacjach Legimi lub dowolnej aplikacji obsługującej format:

EPUB
PDF
Oceny
0,0
0
0
0
0
0
Więcej informacji
Więcej informacji
Legimi nie weryfikuje, czy opinie pochodzą od konsumentów, którzy nabyli lub czytali/słuchali daną pozycję, ale usuwa fałszywe opinie, jeśli je wykryje.


Podobne