New and Emerging Occupational Risks (NER) in Industry 4.0: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this article is to identify trends in publications about new and emerging labor risks (NER) in the context of the evolution of the industry to analyze what is known so far of the subject, what has been investigated and which aspects remain unknown. Thematically is analyzed existing information on the evolution of occupational risks depending on the advancement of technology in manufacturing, considering keywords and the combination thereof, in Spanish and English during the period 2000-2019 in different sources of consultation such as magazines, articles, degree papers and conference proceedings. With this review it has been possible to identify a relationship between technological progress and a tendency to develop new and emerging labor risks in the industrial field; as a result, researchers from countries such as Spain, Germany, England, Canada and India have collaborated in their identification and have proposed different methods of measurement, which contribute to be frames of reference for future research. The effects that digitalization is having in the industry, are manifested through the so-called Industry 4.0, with technologies such as the Internet of Things, information in the cloud, Big Data, simulation, etc., and are revolutionizing the functioning of the industry, which in turn and given the organizational nature tends to change workplaces as well as the processes and practices of conventional work, creating traditional occupational hazards and other designated by the Occupational Safety and Health Administration (for its acronym in English OHSA) as new and emerging labor risks (NER).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».