The human cost of fast deliveries: A systematic literature review of occupational risks and safety outcomes in last-mile delivery workers
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of the gig economy has transformed urban labor markets in the digitalization era, particularly in the last-mile delivery industry. Despite its expansion, the working conditions and occupational risks faced by ‘last-mile workers’ remain underexplored, with limited systematic evidence on their psychosocial, health, and safety challenges. Aim This study aims to systematically review empirical evidence on the occupational risks, psychosocial outcomes, and safety of last-mile delivery workers, focusing on how working conditions, delivery modalities, and road safety issues shape their health and well-being. Methods A systematic search was conducted in PubMed, Scopus, and Web of Science for studies published until 2025, following PRISMA guidelines. The included studies were evaluated for methodological quality using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for observational studies and the CASP checklist for qualitative research. Results A total of 32 studies, covering a total of 38,682 last-mile workers, were included. Poor working conditions (e.g., economic insecurity, algorithmic control, time pressure) were consistently associated with negative psychosocial outcomes, including stress, fatigue, burnout, and reduced mental well-being. Motorized two-wheelers were found to have higher crash and injury risks than bicycles or light vehicles, primarily due to higher speeds and greater traffic exposure. Psychosocial stressors related to algorithmic management and piece-rate pay significantly influenced safety and health-related behaviors, linking high stress and workload to riskier riding/driving practices. Conclusion These findings highlight the need for multidimensional interventions targeting both the physical and psychosocial risks faced by last-mile workers, including safer work environments, occupational health initiatives, support for mental well-being, and more sustainable work practices.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».