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Enregistrement W4404965137 · doi:10.1080/24725838.2024.2432450

Analyzing Occupational Accidents and Exoskeleton Potential in the Construction Industry in Québec, Canada

2024· article· en· W4404965137 sur OpenAlexafffundabout
Geneviève Gagnon, Firdaous Sekkay, Daniel Imbeau, Mario Bourgault

Notice bibliographique

RevueIISE Transactions on Occupational Ergonomics and Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésExoskeletonHuman factors and ergonomicsIntervention (counseling)Occupational safety and healthInjury preventionProductivityPoison controlSuicide preventionEngineeringForensic engineeringApplied psychologyMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationEnvironmental healthNursingEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational applications Our analysis of construction firm accident data in Québec, Canada, spanning from January 2019 to June 2022, provides critical insights for ergonomics and human factors practitioners. The predominant accidents involved being struck by objects (31%) and falls (15%), with lacerations and bruises comprising 37% of injuries. Notably, carpenters had the highest accident rate (22%), prompting attention to task-specific safety measures. We also examined musculoskeletal injuries (MSI), finding that bodily reactions (46%) and overexertion (44%) were primary causes. Importantly, we qualitatively explored the potential of exoskeletons as possible proactive safety measures; our results suggested that in 50% of MSI cases, exoskeletons might have helped to mitigate or eliminate risks. These findings underscore the potential for exoskeletons to enhance safety and productivity in the construction industry, offering opportunities for intervention and preventive measures in ergonomics practice.TECHNICAL ABSTRACT Background: The construction industry is a hazardous working environment, having a relatively high risk of accidents and injuries compared to other industries. Purpose: We aimed to describe the characteristics of work accidents in a large construction firm in Québec, Canada, using accident data from the Health, Safety, and Environment Department. Methods: Our dataset spanned from January 2019 to June 2022 and included 2065 complete entries for analysis. Accidents were categorized using a standardized classification scheme, augmented with additional accident types to provide more precision. Results: The most common type of accident was being struck by an object, comprising 31% of reported incidents, followed by falls at 15%. Lacerations and bruises were the most prevalent injuries, accounting for 37% of cases, with injuries to the hand (31%) and the head/eye (24%) being the most frequent. Among the trades analyzed, carpenters had the highest accident rate at 22%, closely followed by laborers at 20%. We also focused on occupational musculoskeletal injuries (MSI) in the dataset to qualitatively investigate the viability of exoskeletons as a proactive safety measure. Of the 268 incidents categorized as MSI-related (13% of the 2065 events), bodily reactions (46%) and overexertion (44%) were the leading causes. A detailed qualitative analysis of the event descriptions suggested that if exoskeletons had been made available and used, they could have contributed to reducing or eliminating MSI risk in 50% of cases. Conclusions: These results contribute to enhancing safety and productivity in the construction industry by providing insights into work accidents and task characteristics that can be used to improve exoskeleton design and compatibility with the work to be performed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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