Im Wintersemester 2017/18 fand erstmals das Legal Lunch Seminar (LLS) statt. Das LLS soll den intra- und interdisziplinären Austausch auf Mittelbauebene der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der Universität Wien fördern und eine Möglichkeit zum institutsübergreifenden Kennenlernen bieten.

Das LLS wird (wieder) als Präsenzveranstaltung abgehalten. Neben den separaten Links (siehe weiter unten) für die Anmeldung findet sich hier der Link zur Selbsteinschreibung in den Moodle Kurs.

Wenn Interesse an einem Vortrag im Rahmen des LLS bestehen sollte, bitte einfach unter lls@univie.ac.at melden.

Auf ein weiteres gemeinsames Semester beim LLS!

In Vertretung für das Team: Tobias Fädler/Shirin Ghazanfari/Lukas Herndl/Stephanie Nitsch/Joachim Pierer/Maria Sagmeister/Monika Stempkowski/Katharina Vacek

1. Termin am 24.05.2023 um 12:30 im U22

Vortrag von Moriz Kopetzki und Maria Sagmeister zum Thema:

Aktuelle Fragen der unmittelbaren Anwendung von EU-Richtlinien und Grundrechten: Mutterschutz und Wochengeldfalle vor dem OGH

Diskussionsleitung durch Tobias Fädler.

Anmeldung unter folgendem Link.

2. Termin am 27.06.2023 um 12:30 im Hörsaal 1, Schenkenstraße (5. OG)

Vortrag von Žiga Škorjanc und Florian Werni (Institut für Innovation und Digitalisierung im Recht) zum Thema:

„Datenschutz in der Gesetzgebung und Gerichtsbarkeit“

Diskussionsleitung durch Katharina Vacek.
Ort: Hörsaal 1, Schenkenstraße 8-10, 5.OG

 

Anmeldung unter folgendem Link.


Finanziert aus dem Overhead Drittmittel Budget der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der Universität Wien.

Mit herzlichem Dank seitens des LLS-Teams:

Andreas Baumgartner, Jaqueline Bemmer, Céline Braumann, Thomas Dullinger, Katharina Figl, Julia Grinzinger, Sophie Hommer, Mario Hössl, Adrian Kubat, Kevin Labner, Andrea Lehner, Marlene Leitner, Alexander Longin, Kristian Mayrhofer, Christoph Müller, Josef Müllner, Stephanie Nitsch, Johannes Safron, Florian Scholz, Sebastian Scholz, Monika Stempkowski, Julius Schumann, Julia Told, David Tritremmel, Daniel Varro, Ulrich Wagrandl