A systematic literature review on occupational accident factors in the rail construction industry: lessons learned from a quarter-century of studies globally
Notice bibliographique
Résumé
The rail construction industry is notable for its large scale, substantial investment, extensive stakeholders involvement, long construction period, and intricate operation and technology. This industry is among the most dangerous due to the highest number of occupational accident cases worldwide. Therefore, it is crucial to analyse and identify the existing literature on occupational accident factors in rail construction. To address the research aim, the study identified the factors that contribute to occupational accidents using systematic review methodology. This systematic literature review adheres to the rigorous Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 statement. Relevant publications from the past 25 years were retrieved from Scopus, Web of Science (WoS), and Science Direct electronic databases. Through a meticulous review of 43 selected publications, five accident factor themes were discovered: worker, workplace, materials and equipment, organizational, and environmental influences. The detailed analysis of these themes has led to the identification of 19 specific sub-factors within these categories, providing a granular understanding of the intricate elements contributing to accidents. This study offers a foundational understanding of accident factors in the rail construction industry, paving the way for targeted OSH interventions aimed at preventing occupational accidents in the future.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; 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 ».