A bibliometric analysis of safety performance in the government sector
Notice bibliographique
Résumé
This study conducts a bibliometric analysis focusing on safety performance within the government sector, drawing on data from Scopus and Web of Science (WoS). Analyzing publication productivity, thematic areas, influential authors, leading research institutions, and prevalent keywords, our findings reveal a substantial increase in safety performance publications, particularly notable trends emerging in recent years. Key themes include "road safety," "risk management," and "safety culture," reflecting evolving priorities within governmental safety performance research. Additionally, "factor analysis" is observed alongside "safety climate" and "construction safety," suggesting a methodological shift in examining safety practices within construction-related governmental activities. Furthermore, "benchmarking" is associated with various safety domains, indicating a holistic approach to safety performance improvement. Mapping research collaboration among authors from different countries unveils distinct clusters, highlighting regional partnerships and global networks. Notably, Canada appears as an isolated cluster, while Europe demonstrates a collaborative network, and Southeast Asia and Oceania exhibit regional cooperation. East Asian countries also showcase collaboration, as do countries from different continents, emphasizing global partnerships in safety performance research. These collaborative efforts are crucial for advancing safety performance, knowledge, sharing best practices, and addressing common challenges within governmental contexts. This analysis offers valuable insights for policymakers, practitioners, and researchers interested in enhancing safety performance and fostering a culture of resilience within government entities.
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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 | 0,014 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,197 | 0,286 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».