Integrating knowledge management and large language models to advance construction Job Hazard Analysis: A systematic review and conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
Conducting a Job Hazard Analysis (JHA) remains essential for managing safety risks in construction; however, the process is often manual, subjective, and knowledge-intensive. While numerous studies have proposed tools and techniques to enhance JHA, a comprehensive synthesis through the lens of construction safety knowledge management (CSKM) has been lacking. This systematic review fills that gap by: (1) critically examining recent advancements in JHA practices with a focus on how tacit and explicit safety knowledge is acquired, integrated, and applied; (2) analyzing the emerging role of interoperable and semantic technologies – such as Building Information Modeling (BIM), ontologies, knowledge graphs (KGs), and semantic reasoning – in supporting JHA through CSKM; and (3) proposing a novel conceptual framework that outlines the potential integration of Large Language Models (LLMs) to automate and enhance JHA processes. Using the PRISMA methodology, 90 peer-reviewed studies were systematically reviewed and thematically analyzed. The results reveal actionable patterns in how digital technologies and knowledge management strategies are converging to address longstanding issues in hazard identification and decision-making. By embedding institutional knowledge into LLM-supported CSKM, this review contributes to the development of safer, more adaptive, and ultimately more sustainable construction practices.
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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 | 0,019 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».