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建立强大联盟：撒哈拉以南非洲和德国工会团结起来
由于现代供应链的相互关联性，世界某个地方采取的行动可能会对其他地方的工人产生重大影响。例如，欧洲工会可以与非洲工会合作，确保整个供应链中的劳工权利得到尊重，从而在应用德国和欧盟通过的尽职调查立法方面发挥关键作用。供应链上工会之间的合作使他们能够收集有关供应商、公司和其他方的信息。这非常有价值，因为供应链缺乏透明度是尽职调查立法有效性的重大障碍。此外，通过合作，工会可以增强工人的力量，打破跨国公司的主导地位，推动全球公平的劳工实践。
工会部长G. Kishan Reddy强调煤矿的更快运营
圈养/商业煤矿工人主要是大型消费者，包括NTPC，西孟加拉邦电力开发公司有限公司（WBPDCL），旁遮普邦国家电力公司有限公司（PSPCL），卡纳塔克邦电力公司有限公司（KPCL），Vedanta，Hindalco，Adani，Adani等因此，这些公司的生产更高将减轻对CIL煤炭需求的压力，这将对煤炭的拍卖价格产生级联影响。随着圈养/商业煤炭的产量较高，拍卖的溢价将下降。因此，将以便宜的价格向该国的不同消费者提供煤炭。这将有助于检查通货膨胀，因为煤炭不仅是电力的主要能源，而且是所有其他部门，包括钢，肥料，铝，水泥，纸，海绵铁等。
水管工和管道装配工，地方工会#51 养老金计划
是 否 如果是，则除下文所述外，申报人必须提供该计划的注册精算师出具的证明，证明该计划符合优先级别第 5 组的要求。该证明应具体标明优先级别第 5 组，并包含足够的信息以证明该计划符合优先级别第 5 组的要求，包括相关计划预测的详细信息以及此类预测中使用的所有假设、方法和人口普查数据的清晰文件。
草案统一拉达克建筑物再见法律，2023年工会...
前言拉达克的联合领土的管理打算让统一的建筑物lake lakes适用于整个联盟领土，并且对于所有监管/发展机构来说都是常见的。出于相同的目的，统一的拉达克建筑物再见法律，正在形成2022年。迄今为止适用于迄今适用的旧建筑规则/ by子，包括建筑法规和五月的法规（克什米尔分部），以及N.S.pampori从本建筑物的lake徒出版之日起将无效。根据适用的建筑规则/ by的批准和建造的所有建筑物应视为按照这些建筑物的lus徒而建造的，并且在建筑规则/少女中采取的所有行动应被视为已在本建筑物的划分下采取。对于可持续栖息地，环境，森林和气候变化部的环境准则。
德国尽职调查法和非洲汽车供应链：工会团结的机遇？
非常感谢两位首席研究员 Lorenza Monaco 博士和 Hendrik Simon 博士，以及国家研究员：Mario Jacobs、Emma Fergus（南非）；Karim Sibiri Saagbul、Loretta Baidoo、Marian Atuguba（加纳）；Jaqueline Wambui Wamai、Davis M Gitonga、Agnes Mukami Murithi（肯尼亚）。尽管一些利益相关者不愿分享信息，但这项研究为工会追究公司责任、改善工人工作条件和组织供应链提供了重要参考。同时，它提供了法律在实施过程中存在弱点的经验证据——进步的政策制定者、工会和民间社会可以利用这些信息确保欧盟指令和该法案的任何修正案将提供条件，有效地弥补公司为牟取利润而侵犯工人权利的漏洞。
工人在KY Ford Major EV电池厂寻求工会投票
福特汽车公司和SK Innovation于2021年9月27日星期一宣布，一项58亿美元的投资，用于在肯塔基州格伦代尔附近建造两家电池制造工厂。这是对所谓的Blueovalsk电池公园的描述。福特汽车公司
从算法管理到数据驱动的劳动组织。工作场所数据缺陷的工会方法
摘要。工作场所的增加数据缺陷通常是对工人施加组织和管理控制的一种手段。此反思说明超出了这种观点，并汇总了一词以数据驱动的劳动组织，以讨论工作的潜力将数据缺陷作为一种告知工人的工作条件以及如何使用数据来倡导其集体目标的方式。在劳动组织中伪造了研究议程，反思说明与斯堪的纳维人的历史根源有关，尤其是工会（TU）方法。动员TU方法是重新想象工作场所数据缺陷研究的有利位置，反思说明概述了三个新兴的研究主题，对于将研究重点从使用数据进行管理目的转移到使用数据进行劳动组织的数据至关重要。通过讨论TU传统还如何引起某种研究精神和政治参与的精神，促使研究人员通过Ac Tively寻求通过实际参与来重塑数字化的轨迹。关键字：工作场所数据缺陷；工作中的算法；工会方法；斯堪的纳维人是历史；工人参与；数据工作；数据治理；数据素养。
2020 节日版 - 密歇根建筑行业
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工会部长曼苏克·曼达维亚（Mansukh Mandaviya）博士通过“ FU
智能制造：CII全国智能制造与董事总经理董事长Dilip Sawhney先生印度Rockwell Automation India Ltd说：“智能制造是实现印度实现7.5万亿美元经济的目标的关键，对GDP贡献了25％，并使印度成为第二大全球制造业枢纽>有90％的领域公司是MSMES，竞争力对于创造超过1亿高技能的就业机会并将印度融入全球价值连锁店至关重要。”他强调，随着高级技术的发展，制造业，技能和高技能计划必须赋予劳动力的能力，以适应分析驱动的角色，推动经济增长和增值