Bibliometric analysis of occupational health in civil construction works
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to perform a bibliometric analysis of occupational health in civil construction works in areas of focus and significant contributions in the last 10 years (2013-2023) worldwide indexed in Scopus. Methodology: A quantitative bibliometric analysis was undertaken. The indicators of scientific waste were generated by means of 100 documents selected in Scopus using the keywords in English ("occupational health" AND "civil construction") from 2013 to 2023.Results: There was a 27.90% growth in publications on the subject by the year 2020, which indicates a strong interest in the subject. Portugal is one of the countries with more scientific production (n=74; 20.67%), and the University of Lisbon with more publications (n=14). The journal Material Science and Engineering: R Reports received 96 citations with the author being Salas, J. Conclusions: The bibliometric analysis of occupational health in civil construction works during the last 10 years (2013-2023) has provided valuable insight into the areas of focus and significant contributions in this field. The data reveal a steady increase in research output, with a notable peak in the period studied. It has been observed that several nations, including Portugal, Canada and Mexico, have contributed significantly to the scientific output in this field.
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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 | 0,007 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,155 | 0,193 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».