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Enregistrement W4411360326 · doi:10.18280/ijsse.150418

A Systematic Review of Occupational Health and Safety to Prevent Fall Accidents in Civil Works

2025· review· en· W4411360326 sur OpenAlexvenueno aff
Josué Briones-Bitar, Luis Pacheco-Bautista, Fernando Morante-Carballo, Édgar Berrezueta, Paúl Carrión-Mero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEscuela Superior Politécnica del Litoral
Mots-clésOccupational safety and healthPoison controlInjury preventionForensic engineeringEnvironmental healthSuicide preventionEngineeringMedicineRisk analysis (engineering)Medical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the construction sector, accidents that harm workers' health are common and are caused by different factors, such as inadequate work area and human factors.Therefore, it is essential to comply with occupational health and safety regulations to avoid accidental falls from different heights and ensure workers' health.This study aimed to analyze the scientific production of Occupational Health and Safety related to fall accidents in the construction sector through a bibliometric analysis and a systematic review focused on identifying current knowledge, research trends, and knowledge gaps.Using databases such as Scopus and Web of Science (WoS), 1,419 documents published between 1968, and October 2024 were collected and analyzed using analytical tools such as Vosviewer and Bibliometrix.In addition, the PRISMA method was applied for a selection analysis of scientific publications using the following exclusion criteria: i) articles not focused on falls (within titles and keywords), ii) articles that are not in English, iii) articles that are not open access, obtaining 59 relevant publications that highlight innovative approaches such as deep learning, virtual reality (VR) and artificial intelligence (AI) in the field of occupational safety.The findings of this work show an increase in research on these topics, highlighting their relevance in the prevention of occupational accidents, and offer a comprehensive view of current trends, application of technologies and knowledge gaps (e.g., lack of safety training integrating advanced technologies such as AI and VR, lack of safety culture, socioeconomic factors in some countries in the application of regulations) laying the foundations for future, more in-depth research in this field.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0390,036
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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