ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Stosunek zatrudnienia osób pełniących funkcję centralnych organów administracji rządowej Agnieszka Górnicz-Mulcahy

Autor:
Agnieszka Górnicz-Mulcahy
Wydawnictwo:
C. H. Beck
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
396
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook 138,58 zł najniższa cena z 30 dni

169,00 zł (-17%)
140,16 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

138,58 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »

W prezentowanej publikacji autorka porusza problematykę zatrudnienia pracowniczego na podstawie powołania, w zawężeniu do grupy osób pełniących funkcję centralnych organów administracji rządowej. Sytuacja prawna tej grupy podmiotów jest skomplikowana, powiązana splotem różnych zależności wynikających ze szczególnej roli publicznoprawnej, jaką one pełnią. Ze względu na złożoną konstrukcję przedmiotowego stosunku prawnego, jego analiza prowadzona była co najmniej na dwóch płaszczyznach: publicznoprawnej i obligacyjnej. Osoby pełniące funkcję centralnych organów administracji rządowej pełnią rolę publiczną kierując w tej sferze wyodrębnionymi dziedzinami spraw. Z drugiej strony są one kierownikami urzędów, na czele których stoją, a ponadto, a może przede wszystkim z perspektywy regulacji prawa pracy, są osobami zatrudnionymi za wynagrodzeniem.

Wybrane bestsellery

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
140,16 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.