提炼公安精神打造和谐警营

和谐警营是体现民主法治、促进公平公正的警营.建设和谐警营是落实科学发展观、建设社会主义和谐社会的具体体现,是公安队伍正规化建设的重要载体.公安机关作为一支武装性质的纪律部队,提炼、塑造一种良好的公安精神甚为重要.     

怎样理解马克思“向集体所有制过渡”的论述

自20世纪九十年代以来,我国所有制结构变动中,城镇集体所有制经济无论 是企业数量还是从业人员数量,下降幅度都是最大的。这种状况,与社会主义初级阶段的 基本经济制度很不相称;与集体经济作为社会主义公有制经济重要组成部分的社会地位 很不相称;与集体经济历史上曾经有过的辉煌很不相称。究其原因,是曾经误读了马克思 关于"向集体所有制过渡"的著名论述。其中涉及,采用合作社作为过渡形式会有多长时 间,合作社的性质怎样,合作社可否作为我国发展城镇集体经济的参照系等。这些都直接 关系到从计划集体经济到市场集体经济的转制。     

深刻领会和全面贯彻"三个代表"的基本精神--学习江泽民同志"5·31"讲话的一点体会

要深刻理解“三个代表”的基本精神,首先必须搞清楚“代表”二字的科学含义。要贯彻落实“三个代表”的基本精神,最重要的是必须抓住“与时俱进”这个关键问题;必须抓住“保持党的先进性”这个核心问题;还必须抓住“执政为民”这个本质问题。     

关于集体土地征收案件的争议焦点和裁判结果的调查与思考

来自数据库"北大法宝"和中国裁判文书网的22篇关于集体土地征收案件的终审裁判文书揭示了如下事实:集体土地征收案件的争议焦点主要集中在受案范围、原告资格、诉讼请求、起诉期限、起诉程序、管辖法院、土地征收程序及土地征收补偿等方面,而法院大多支持原审被告。这一现象说明,只有通过制度设计来降低司法维权的成本和提高司法维权的实效,才能引导土地被征收人通过司法途径维权。同时,还应当完善行政程序违法的判决形式、驳回诉讼请求判决的适用条件以及管辖权转移制度,加强涉农法制宣传教育。     

浅谈欧洲集体认同及其建构——在两种文化向度下的解析

哈贝马斯认为应该利用法的规范性建制推动共同政治文化的形成来构建欧洲集体认同,但是,这种观点并不完善。事实上,通过对集体认同内涵的澄清和欧洲历史、现状的分析可以发现,欧洲集体认同应该从两个向度展开分析,即政治文化和一般社会文化。欧洲集体认同存在的困境也正是在这两个向度下拆分的。与这些困境相对应,其构建也应该通过促生这两种文化的认同而进行,而欧洲公民身份的确立可以作为一座连接两种文化语境的桥梁。     

关于对新《集体合同规定》的几点认识

《集体合同规定》的颁布实施是我国劳动法律法规体系进一步健全的重要标志,体现了在原来《集体合同规定》基础上的进步,工会工作者必须坚持依靠党委领导和政府的支持,服务大局,加强学习,建章建制,深入贯彻落实《集体合同规定》,切实维护劳动者和用人单位的合法权益。     

The ICO and artificial intelligence: The role of fairness in the GDPR framework

The year 2017 has seen many EU and UK legislative initiatives and proposals to consider and address the impact of artificial intelligence on society, covering questions of liability, legal personality and other ethical and legal issues, including in the context of data processing. In March 2017, the Information Commissioner's Office (UK) updated its big data guidance to address the development of artificial intelligence and machine learning, and to provide (GDPR), which will apply from 25 May 2018.This paper situates the ICO's guidance in the context of wider legal and ethical considerations and provides a critique of the position adopted by the ICO. On the ICO's analysis, the key challenge for artificial intelligence processing personal data is in establishing that such processing is fair. This shift reflects the potential for artificial intelligence to have negative social consequences (whether intended or unintended) that are not otherwise addressed by the GDPR. The question of ‘fairness’ is an important one, to address the imbalance between big data organisations and individual data subjects, with a number of ethical and social impacts that need to be evaluated.