Emerging Trends of Ergonomic Risk Assessment in Construction Safety Management: A Scientometric Visualization Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Ergonomic risk assessment is critical for identifying working posture hazardous to the health of construction workers. Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) are predominant non-fatal injuries in the construction industry owing to manual handling activities and poor working conditions. However, there is a lack of scientific synopsis aiming to better understand the emerging research focus in this field. To fill the research gap, this study performed a scientometric evaluation of the bibliometric data on ergonomic risk assessment from the Web of Science database using VOSviewer software. The purpose of this study is to analyze the co-occurrence network of keywords, co-authorship network, most active countries, and the sources of publication. The results indicate that research related to risk assessment in construction has fluctuating growth, peaking in 2020 with significant advancements in the USA, China, and Canada. WMSDs, risk factors, construction workers, and ergonomics are hot research topics in this field. Furthermore, the research gaps of previous studies and suggestions for future research have been provided to bridge the knowledge gap. We believe that this scientometric review provides useful reference points for early-stage researchers as well as beneficial in-depth information to experienced practitioners and scholars in the 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 | 0,019 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».