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Enregistrement W4408119161 · doi:10.1108/ecam-11-2024-1517

Enhancing construction workers’ health and safety: mechanisms for implementing Construction 4.0 technologies in construction organizations

2025· article· en· W4408119161 sur OpenAlexaff
Qian Zhang, Zhipeng Liu, Siliang Yang

Notice bibliographique

RevueEngineering Construction & Architectural Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEconomic and Technological Systems Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruction site safetyBusinessConstruction engineeringConstruction industryOccupational safety and healthEngineeringEngineering managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The construction industry is notorious for high risks and accident rates, prompting professionals to adopt emerging technologies for improved construction workers’ health and safety (CWHS). Despite the recognized benefits, the practical implementation of these technologies in safety management within the Construction 4.0 era remains nascent. This study aims to investigate the mechanisms influencing the implementation of Construction 4.0 technologies (C4.0TeIm) to enhance CWHS in construction organizations. Design/methodology/approach Drawing upon integrated institutional theory, the contingency resource-based view of firms and the theory of planned behavior, this study developed and tested an integrated C4.0TeIm-CWHS framework. The framework captures the interactions among key factors driving C4.0TeIm to enhance CWHS within construction organizations. Data were collected via a questionnaire survey among 91 construction organizations and analyzed using partial least squares structural equation modeling to test the hypothesized relationships. Findings The results reveal that: (1) key C4.0TeIm areas are integrative and centralized around four areas, such as artificial intelligence and 3D printing, Internet of Things and extended reality; and (2) external coercive and normative forces, internal resource and capability, business strategy, technology competency and management (BST), organizational culture and use intention (UI) of C4.0 technologies, collectively influence C4.0TeIm-CWHS. The findings confirm the pivotal roles of BST and UI as mediators fostering positive organizational behaviors related to C4.0TeIm-CWHS. Practical implications Practically, it offers actionable insights for policymakers to optimize technology integration in construction firms, promoting industrial advancement while enhancing workforce well-being. Originality/value The novel C4.0TeIm-CWHS framework contributes to the theoretical discourses on safety management within the C4.0 paradigm by offering insights into internal strategic deployment and compliance challenges in construction organizations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations17
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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