A critical analysis of safety performance indicators in construction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Safety performance indicators are a major research concern globally in the construction sector, so this study aims to systematically analyse construction safety performance indicators from some top research publications from 2000 to 2019. Design/methodology/approach Systematic review was performed using Scopus search engine and relevant publications were compiled. Visual and far reaching search in all publications were performed. Final analysis was done to evaluate selected attributes. Findings The outcome of the analysis showed growing interest in research on construction safety performance indicators since 2000. From the review, 48 safety performance indicators are identified from 41 selected publications. The most reported safety performance indicators were safety climate, safety orientation, management commitment to safety, near-miss and job site audits. It was noted further that USA, Australia, Canada and China have been international locations of attention for most research on construction safety performance indicators. The 48 safety indicators are classified into six categories, namely people indicators, culture indicators, processes indicators, infrastructure indicators, metrics indicators and technology indicators Practical implications The findings identified provide researchers and practitioners a summary of the safety indicators in the construction sector through a vision to streamline future applications and increase the safety performance in the construction sector. Originality/value A safety performance indicators' list has been established for the adoption of future empirical research. The findings will make a significant contribution to current but limited knowledge on safety performance indicators in construction industry.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».