Bibliometric Analysis of Occupational Health and Safety Research in the Construction Industry: Worldwide Trends and Key Focal Points (1990-2023)
Notice bibliographique
Résumé
In terms of accidents at work and work-related illnesses, the construction sector ranks among the top three. Occupational health and safety (OHS) research is therefore increasingly prevalent in this sector. However, there is a lack of bibliometric analysis carried out on these studies. The aim of this study is to examine, through bibliometric analysis, the research carried out worldwide on accidents in the construction sector and the key points emphasized in these studies. Bibliometrix, an R-based software, was used to analyze the articles included in this study. Accordingly, 48,046 studies were identified in a search of the SCOPUS database using the term "occupational health and safety". The results of this study indicate that the documents cover the time period from 1990 to 2023 and are spread across 187 different sources, including journals, books, book chapters, and conference papers. With an annual growth rate of 3.39%, the average age of documents is 8.27 years. The safety climate and training are key issues in the studies. When examining the data, it can be observed that the majority of publications come from Australia. Within their respective groups, Turkey, the United Kingdom, Malaysia, Italy, Singapore, South Africa, China, Greece, and Indonesia are closely related. Canada and Spain are connected through other groups. The fact that the most cited study comes from Turkey and is one of the top publications indicates the high priority given to OHS in recent years.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,084 | 0,172 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».