Identifying common grounds for safety and security research: a comparative scientometric analysis focusing on development patterns, similarities, and differences
Notice bibliographique
Résumé
Safety and security are often considered in complimentary or opposing terms. Discussions on their conceptual meaning have been put forward, and calls for an increased integration of these domains have been made. Nevertheless, there is currently no high-level empirical comparison of the development and contents of these research domains. In this article, the broad scientific literature of safety and security research obtained from Web of Science is analysed, aiming to obtain comparative insights in these respective fields, with a specific focus on the themes, topics and scientific areas where increased integration can be fruitful. Scientific publications are analysed in terms of research trends and geographic distribution, journals’ distribution, scientific categories, and focus topics of safety and security research in 2019. The results indicate a rapidly growing publication trend in both research domains, with an exponential growth since the 1990s. Safety research focuses on medicine/drug safety, patient safety and disease-related safety, with occupational health and safety and safety in socio-technical systems comparatively smaller research domains. Security research focuses on internet of things, physical layer security and cybersecurity/information security. Journals and scientific categories where significant contributions to both safety and security research are made relate mostly to industrial and transport safety and security, food safety, and public, environmental and occupational health. Apart from providing insights to academics and practitioners to the scope and focus areas of safety and security research, the findings also support delineating the scope and focus of the Journal of Integrated Security and Safety Science (JISSS), which aims to bolster connections and integration between these domains. Based on the findings, a focus on safety and security in industrial plants, transportation contexts, and industrially relevant aspects of public, environmental and occupational health, is found to be an appropriate target area for JISSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,160 | 0,195 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».