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工人正义的街道安全愿景
应用程序公司的新算法公式压力交付工人可以加快工作步伐。因为这些应用程序已更改了交付工作人员如何安排转移和接收订单分配的过程 - 该过程可以歧视某些工人，同时偏爱其他工人，因此，已经迫使交付工人接受那些需要过多努力或不必要的风险的任务以避免被停用。这会影响大多数送货工作者，但主要是那些将平台用作其主要收入来源的人，促使他们连接更长的时间和/或承担更多风险以避免被停用或限制对其计划系统的访问权限。接受所有要约并在应用程序确定的特定时间内交付它们的压力是增加了工人的压力水平，并推动送货工人在道路上承担不必要的风险。在恶劣天气中，当更多订单进来并鼓励交付人员保持步伐时，即使在危险条件下，这些风险也会增加。
估计对工人赔偿的精算责任...
在2024财年和2023财年中，包括可计费的预计负债的方法，包括：（1）依赖于个人案例特征和福利支付（FECA案例储备模型）的算法模型，以及（2）未估算出的索赔，但未报告的索赔估算了造成的款项，并估算了这些付款方式。附件是用于根据FECA精算模型结果中未明确列出的实体估算FECA精算责任（未经审核）的计算器，该实体是基于该机构最近经历的实际费用的推断。此程序不是列出的责任金额的分配 - 针对代理机构的子机构计算的总负债不一定会增加整个机构列出的金额。但是，这是一种计算未列出实体的合理责任估计的方法。对于薪酬和医疗，计算收入在过去12个季度中的实体付款金额，并计算了年度付款平均值。可以在FECA每季度向机构发行的拒绝报告中找到薪酬和医疗付款。然后将两个平均付款金额乘以过去三年来整个FECA计划所付费比率的各自的薪酬和医疗责任，这些赔偿率已经输入了电子表格。由于经济假设和其他因素，这些比率每年的比率各不相同，但是大概的说，该模型计算的总责任约为年薪的11.53倍。供您参考，我们为如何得出11.53的总体LPR提供了计算。[请参阅表：计算付款比率（LPRS）的计算，以反映不同机构情况的可变性，每个机构都应行使判断以选择其精算责任的金额，无论是基于LPR的100％的数量，基于LPR的金额，基于LPR的金额降低了10％，还是基于LPR的数量增加了10％。要考虑的因素包括：过去几年的付款趋势以及新FECA索赔的发病率或性质的任何已知差异。因此，具有减少付款历史或雇员人数下降的机构可能会选择较低的估计值为最合理的估计，而付款数量异常增加的代理商可能会选择较高的估计值，这是最合适的。同样，新索赔最近增加的机构可能会使用更高的估计。年轻机构通常会属于后两个类别，应该选择更高的估计。
廉价劳动以及对美国经济和工人的影响
本论文是由默里州立数字公地的学生作品免费提供给您的。它已被默里州立数字共享的授权管理员纳入整合研究。有关更多信息，请联系msu.digitalcommons@murraystate.edu。
AHP支持工人策略影响评估
不难描述HEE计划的实施会导致支持工作者的实践范围更清晰，更广泛，后者在完成职业相关的教育后能够安全执行更广泛的任务，并具有对CARE 2的更全面的理解2。因此，注册的员工将更有信心适当地委派任务，使他们（注册人员）可以专注于更复杂的需求。在这种叙述中，支持工作者有更好的评估，并且更清楚地知道他们如何发展职业。反过来，这可以提高保留率，承诺，可酌情努力和生产力，从而改善了服务成果。在下一部分中列出的变更理论中捕获了此过程。
AI，任务改变工作和Worker Reallocation
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
工人与工作场所人工智能（AI）共存
工作场所人工智能 (AI) 可帮助组织提高运营效率、做出更快的明智决策以及创新产品和服务。虽然关于人工智能如何为工作场所提供价值的信息很多，但关于工人和人工智能如何在工作场所共存的研究仍在不断发展。探索新兴主题和研究议程对于了解该领域学术研究的发展轨迹至关重要。本研究的首要研究问题是工人将如何与人工智能在工作场所共存。我们采用搜索协议，根据适当且具体的关键字以及文章纳入和排除标准在 Scopus、ProQuest 和 Web of Science 数据库中查找相关文章。我们确定了四个主题：（1）员工对职场人工智能的不信任源于将其视为工作威胁，（2）职场人工智能通过提供增强员工能力的服务来诱使员工与人工智能互动，（3）人工智能与员工共存需要员工的技术、人力和概念技能，（4）员工需要不断地重新学习和提升技能，以促进与职场人工智能的共生关系。然后，我们提出了四个命题，并提出了相关的研究问题，以供未来研究。这篇评论做出了四项贡献：（1）它认为存在主义论证更好地解释了员工对人工智能的不信任，（2）它收集了员工与人工智能共存所需的技能，并将它们分为技术、人力和概念技能，（3）它表明技术技能有利于共存，但不能超过人力和概念技能，（4）它提出了 20 个基于证据的研究问题来指导未来的学术研究。
WKC-1-P - 威斯康星州工人赔偿法案
第 102 章 工伤赔偿 102.01 定义。102.03 责任条件。102.04 雇主的定义。102.05 雇主的选择、退出。102.06 雇主与承包商的连带责任。102.07 雇员的定义。102.075 独资经营者、合伙人或成员的选择。102.076 公司官员的选择。102.077 学区或私立学校的选举。102.078 房地产公司的选举。102.08 公务员的管理。102.11 收入、计算方法。102.12 受伤通知、例外、疏忽。102.123 雇员声明。102.125 欺诈报告、调查和起诉。102.13 审查；有能力的证人；证据排除；尸检。102.14 部门和处室的管辖权；咨询委员会。102.15 规则；记录。102.16 提出争议；雇员的贡献。102.17 程序；听证通知；证人；藐视法庭；证词；体检。102.175 责任分摊。102.18 调查结果、命令和裁决。102.19 外籍家属；通过领事官员支付。102.195 被关押在机构中的雇员；福利的支付。102.20 裁决。102.21 地方政府单位支付奖金。102.22 延迟支付的罚款；利息。
外国工人的移民请愿书（高级学位，...
要获得基础EB-2签证分类的资格，请愿人必须确定受益人是高级学位专业人士或科学，艺术或商业中具有特殊能力的个人。该法第203（b）（2）（a）条。如果请愿人确定受益人有资格进行基础EB-2分类，则必须证明受益人值得酌情放弃工作要求要求“符合国家利益”。该法案的第203（b）（2）（b）（i）节。Dhanasar的问题，889年12月26日，889年12月（AAO 2016），为裁定国家利益豁免请愿书提供了框架。 dhanasar指出，美国 公民与移民服务（USCIS），如果请愿人证明：Dhanasar的问题，889年12月26日，889年12月（AAO 2016），为裁定国家利益豁免请愿书提供了框架。dhanasar指出，美国公民与移民服务（USCIS），如果请愿人证明：
社区青年工人 - Farronshoneen中心项目
Farronshoneen Center项目是一个社区青年项目，旨在通过在Dunmore Road社区中支持10至24岁的年轻人，通过对社区的青年工作对其需求和兴趣以及与他们相关的问题进行发展，从而改善其生活质量。WSTCYS相信年轻人的潜力及其贡献和积极参与的重视。作为WSTCYS的一部分，该项目受益于作为集成服务模型的一部分工作，并且该工作得到了当地志愿者的支持。该项目以年轻人为中心，基于优势并需要。成功的候选人将被要求提供广泛的青年工作组和计划。