Перерыв для сна
Подборка наиболее важных документов по запросу Перерыв для сна (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).
Судебная практика
Определение Восьмого кассационного суда общей юрисдикции от 23.07.2024 N 88-14722/2024 (УИД 22RS0013-01-2023-002879-35)
Категория спора: Защита прав и интересов работника.
Требования работника: 1) Об установлении факта трудовых отношений; 2) О взыскании задолженности по заработной плате; 3) О взыскании задолженности за сверхурочную работу; 4) Об обязании произвести отчисления в фонды, налоговый орган; 5) О взыскании компенсации морального вреда.
Обстоятельства: Истец указал, что он на основании трудового договора был трудоустроен, однако запись в трудовую книжку не внесена. Истец полагает, что имеет место недоплата ему заработной платы, кроме того, в месяц он отрабатывал по 240 часов, что превышало нормальную производительность труда.
Решение: 1) Удовлетворено; 2) Отказано; 3) Отказано; 4) Удовлетворено; 5) Удовлетворено в части.Нахождение истца на территории базы за пределами времени выполнения служебных обязанностей, не свидетельствует о том, что им в течение 24 часов исполнялись служебные обязанности, предусмотренные трудовым договором и должностной инструкцией, то есть данное время не могло быть учтены ответчиком в качестве рабочего времени и включено в табель учета рабочего времени, так же как и доводы о том, что истец 48 часов исполнял обязанности охранника без перерыва на сон и прием пищи, являются несоответствующими действительности и противоречащими фактическим обстоятельствам дела.
Категория спора: Защита прав и интересов работника.
Требования работника: 1) Об установлении факта трудовых отношений; 2) О взыскании задолженности по заработной плате; 3) О взыскании задолженности за сверхурочную работу; 4) Об обязании произвести отчисления в фонды, налоговый орган; 5) О взыскании компенсации морального вреда.
Обстоятельства: Истец указал, что он на основании трудового договора был трудоустроен, однако запись в трудовую книжку не внесена. Истец полагает, что имеет место недоплата ему заработной платы, кроме того, в месяц он отрабатывал по 240 часов, что превышало нормальную производительность труда.
Решение: 1) Удовлетворено; 2) Отказано; 3) Отказано; 4) Удовлетворено; 5) Удовлетворено в части.Нахождение истца на территории базы за пределами времени выполнения служебных обязанностей, не свидетельствует о том, что им в течение 24 часов исполнялись служебные обязанности, предусмотренные трудовым договором и должностной инструкцией, то есть данное время не могло быть учтены ответчиком в качестве рабочего времени и включено в табель учета рабочего времени, так же как и доводы о том, что истец 48 часов исполнял обязанности охранника без перерыва на сон и прием пищи, являются несоответствующими действительности и противоречащими фактическим обстоятельствам дела.
Статьи, комментарии, ответы на вопросы
Готовое решение: Как определить продолжительность рабочего дня
(КонсультантПлюс, 2025)В рабочий день не включаются обеденный перерыв, период между частями рабочего дня (если он разделен). Также могут быть и иные специальные перерывы, не включаемые в рабочее время. Вы можете предусмотреть их, в частности, правилами внутреннего трудового распорядка. Например, есть перерывы для отдыха (сна) при работах на радиорелейных линиях связи в ночные смены. Это следует из ч. 1 ст. 91, ч. 1 ст. 100, ст. 105, ч. 1 ст. 108 ТК РФ.
(КонсультантПлюс, 2025)В рабочий день не включаются обеденный перерыв, период между частями рабочего дня (если он разделен). Также могут быть и иные специальные перерывы, не включаемые в рабочее время. Вы можете предусмотреть их, в частности, правилами внутреннего трудового распорядка. Например, есть перерывы для отдыха (сна) при работах на радиорелейных линиях связи в ночные смены. Это следует из ч. 1 ст. 91, ч. 1 ст. 100, ст. 105, ч. 1 ст. 108 ТК РФ.
Статья: Оценка перспектив и рисков использования искусственного интеллекта в сфере правосудия
(Галковская Н.Г., Кукарцева А.Н.)
("Вестник гражданского процесса", 2024, N 2)Особое внимание привлекает возможность использования ИИ в правовой сфере на фоне развития нейросетей, генеративного ИИ и основанных на них системах автоматизированного судопроизводства <41>. Появление новых и более технологичных типов ИИ, способных самообучаться на основе большого массива данных, а также генерировать медиаданные определенного вида в ответ на запрос пользователя (текст, изображение, музыка и др.) (генеративный ИИ) позволили говорить о новых возможностях ИИ для различных сфер, и прежде всего сфер деятельности человека, связанных с текстом. Это связано с развитием такой технологии машинного обучения как обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP). Идея развития этого типа ИИ связана с тем, что естественный человеческий язык является полной формальной системой, с помощью него мы можем описать любую информацию, с которой мы имеем дело. В том числе сформулировать задачу, которую мы могли бы поставить на разрешение ИИ. Неважно, насколько объемным будет это описание, поскольку ИИ на сегодняшний день способен обработать в разы больше информации, чем то, что может обработать человек. ИИ делает это с большей скоростью, надежностью, он не связан ограничением памяти и иными ограничениями, которые свойственны человеку. ИИ более устойчив к вычислительным нагрузкам, ему не нужны выходные, перерывы, сон. Технологии позволяют преодолевать барьеры физической хрупкости человеческого тела. Другими словами, технологии ИИ позволяют преодолеть объективные ограничения возможностей человека, человеческого разума. Скорость обработки информации в человеческом мозге ограничена химическими и биологическими особенностями организма, что является объективной характеристикой. ИИ позволяет преодолеть этот барьер на этапе анализа больших объемов информации, принятия решений. ИИ гораздо легче, чем человек, может анализировать сложные системы, сопоставлять данные, которые позволяют сделать выводы на перспективу, например, предсказывать банкротства компаний, опираясь только на их финансовые показатели <42>. ИИ превосходит человека по возможности одновременной обработки большого количества интеллектуальных задач. Судебная система может использовать это для анализа судебной практики, анализа информации, представленной в больших данных в качестве доказательств по делу. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может оценить вероятность успеха конкретного иска на основе анализа сходных случаев из прошлого. В этом смысле сейчас много говорят о "предсказательном" правосудии, активно развиваются сервисы "предсказательного (предиктивного)" правосудия <43>. Речь идет о возможности использования алгоритмов ИИ для анализа действующей судебной практики по аналогичным спорам с целью прогнозирования наиболее вероятного решения по делу в короткие сроки. В зарубежных странах уже действуют аналогичные программы. Например, в Китайской Народной Республике действует система ведения однотипных дел (STCR), за счет которой формируется единая судебная практика по отдельным категориям дел <44>. В Республике Казахстан с 2022 г. применяется сервис "Цифровая аналитика судебной практики", за счет которого производится анализ и поиск судебных актов по "ключевым словам". Помимо этого, сервис выдает аналитику конкретной ситуации. Программа обучена понимать суть судебных решений, сравнивать их между собой, выявлять аномалии и прогнозировать исход гражданского дела. У судьи при поступлении иска есть возможность видеть судебную практику по схожим делам, вплоть до кассации <45>.
(Галковская Н.Г., Кукарцева А.Н.)
("Вестник гражданского процесса", 2024, N 2)Особое внимание привлекает возможность использования ИИ в правовой сфере на фоне развития нейросетей, генеративного ИИ и основанных на них системах автоматизированного судопроизводства <41>. Появление новых и более технологичных типов ИИ, способных самообучаться на основе большого массива данных, а также генерировать медиаданные определенного вида в ответ на запрос пользователя (текст, изображение, музыка и др.) (генеративный ИИ) позволили говорить о новых возможностях ИИ для различных сфер, и прежде всего сфер деятельности человека, связанных с текстом. Это связано с развитием такой технологии машинного обучения как обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP). Идея развития этого типа ИИ связана с тем, что естественный человеческий язык является полной формальной системой, с помощью него мы можем описать любую информацию, с которой мы имеем дело. В том числе сформулировать задачу, которую мы могли бы поставить на разрешение ИИ. Неважно, насколько объемным будет это описание, поскольку ИИ на сегодняшний день способен обработать в разы больше информации, чем то, что может обработать человек. ИИ делает это с большей скоростью, надежностью, он не связан ограничением памяти и иными ограничениями, которые свойственны человеку. ИИ более устойчив к вычислительным нагрузкам, ему не нужны выходные, перерывы, сон. Технологии позволяют преодолевать барьеры физической хрупкости человеческого тела. Другими словами, технологии ИИ позволяют преодолеть объективные ограничения возможностей человека, человеческого разума. Скорость обработки информации в человеческом мозге ограничена химическими и биологическими особенностями организма, что является объективной характеристикой. ИИ позволяет преодолеть этот барьер на этапе анализа больших объемов информации, принятия решений. ИИ гораздо легче, чем человек, может анализировать сложные системы, сопоставлять данные, которые позволяют сделать выводы на перспективу, например, предсказывать банкротства компаний, опираясь только на их финансовые показатели <42>. ИИ превосходит человека по возможности одновременной обработки большого количества интеллектуальных задач. Судебная система может использовать это для анализа судебной практики, анализа информации, представленной в больших данных в качестве доказательств по делу. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может оценить вероятность успеха конкретного иска на основе анализа сходных случаев из прошлого. В этом смысле сейчас много говорят о "предсказательном" правосудии, активно развиваются сервисы "предсказательного (предиктивного)" правосудия <43>. Речь идет о возможности использования алгоритмов ИИ для анализа действующей судебной практики по аналогичным спорам с целью прогнозирования наиболее вероятного решения по делу в короткие сроки. В зарубежных странах уже действуют аналогичные программы. Например, в Китайской Народной Республике действует система ведения однотипных дел (STCR), за счет которой формируется единая судебная практика по отдельным категориям дел <44>. В Республике Казахстан с 2022 г. применяется сервис "Цифровая аналитика судебной практики", за счет которого производится анализ и поиск судебных актов по "ключевым словам". Помимо этого, сервис выдает аналитику конкретной ситуации. Программа обучена понимать суть судебных решений, сравнивать их между собой, выявлять аномалии и прогнозировать исход гражданского дела. У судьи при поступлении иска есть возможность видеть судебную практику по схожим делам, вплоть до кассации <45>.
Нормативные акты
Указ Президента РФ от 10.11.2007 N 1495
(ред. от 01.03.2024)
"Об утверждении общевоинских уставов Вооруженных Сил Российской Федерации"
(вместе с "Уставом внутренней службы Вооруженных Сил Российской Федерации", "Дисциплинарным уставом Вооруженных Сил Российской Федерации", "Уставом гарнизонной и караульной служб Вооруженных Сил Российской Федерации")205. Проветривание помещений в казарме (общежитии) производится дневальными под наблюдением дежурного по роте: в спальных помещениях и в жилых комнатах - перед сном и после сна, в классах - перед занятиями и в перерывах между ними.
(ред. от 01.03.2024)
"Об утверждении общевоинских уставов Вооруженных Сил Российской Федерации"
(вместе с "Уставом внутренней службы Вооруженных Сил Российской Федерации", "Дисциплинарным уставом Вооруженных Сил Российской Федерации", "Уставом гарнизонной и караульной служб Вооруженных Сил Российской Федерации")205. Проветривание помещений в казарме (общежитии) производится дневальными под наблюдением дежурного по роте: в спальных помещениях и в жилых комнатах - перед сном и после сна, в классах - перед занятиями и в перерывах между ними.
Указ Президента РФ от 31.07.2022 N 511
"Об утверждении Корабельного устава Военно-Морского Флота"236. Разводы и смены вахт проводятся в перерывах между занятиями и работами.
"Об утверждении Корабельного устава Военно-Морского Флота"236. Разводы и смены вахт проводятся в перерывах между занятиями и работами.