Road Traffic Accidents (RTAs) provide a substantial risk to both public safety and infrastructure within severe earthquake zones. This research aims to provide a thorough analysis of the many elements that contribute to RTAs in the area. Although research on RTAs has been conducted in numerous settings, there is a lack of localized research specifically focused on developing countries. Therefore, this study is necessary to address this gap in literature. Our study focuses on examining the distinct issues and elements that are particular to this specific location. The objective is to provide customized solutions that effectively reduce the occurrence of accidents. The objective of this study is to examine the status of RTAs, ascertain the main factors contributing to RTAs, and provide viable approaches to improve road safety. A comprehensive study of data was undertaken, which included the examination of key highways, accident-prone areas, and causes contributing to accidents. Insights were derived by the use of statistical analysis, hotspot mapping, and the categorization of incidents. The results revealed a distressing roadway are afflicted by a significant frequency of accidents, even those occurring on prominent thoroughfares. Excessive speed has been revealed as the primary contributing factor, closely followed by negligence and recklessness. The common factor seen in these events was the insufficient enforcement of traffic regulations. The research highlights several practical consequences. Firstly, it is advised to implement urgent actions such as the upgrading of the traffic database, the adoption of contemporary traffic management software, and the enforcement of rigorous traffic laws. The establishment of a comprehensive centralized database system is crucial in order to enhance the documenting and management of accidents. Furthermore, the use of cost-benefit analysis provides justification for the adoption of traffic calming measures in locations with a high incidence of accidents. Furthermore, the implementation of continuous road safety awareness efforts and the establishment of clear legislative guidelines pertaining to fatal accidents are imperative measures in promoting enhanced road safety.

Civil engineering infrastructures are increasingly becoming exposed to seismic loads, and at such a stage there is an increased need for alternative methods to fortify and enhance the resilience. The present study deals with the intricate linkage of internet of things (IoT) devices and the resilience of structures in a seismically affected zone. From the literature, the role of adaptive structural control, data acquisition and transmission, early warning systems, integration with building standards and codes, and real-time analytics and monitoring have been found to be the topmost aspects of ensuring resilience to seismic events. The seismically affected area of concern provides an in-depth analysis of the practical applications of the IoT in buildings in a seismic area. A survey was distributed to 239 respondents, and a very solid 58.99% response rate proved the interest and participation of the respondents in the study. Using Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM), the researchers frame a measurement model which is applied to analyze the reliability and validity of the IoT constructs. Further, the bootstrap resampling mechanisms are adopted to test the five hypotheses rigorously. The findings establish robust connections between adaptive structural control, data acquisition, early warning systems, integration with building codes and standards, real-time monitoring and analytics, and IoT, contributing to enhanced seismic resilience. Infrastructure developers can draw management implications from these findings, while empirical researchers can utilize the verified framework to guide future studies.

Given the escalating apprehensions regarding climate change and environmental risks, the construction industry is confronted with the crucial task of guaranteeing the enduring structural robustness of buildings. Building Information Modeling (BIM) has emerged as an innovative tool to tackle these challenges effectively and enhance the performance of building structures processes by developing intelligent and sustainable structures. A comprehensive methodology was utilized to assess the relationships between the BIM factors and their impacts on smart and sustainable structure development by conducting a literature overview, quantitative analysis, exploratory factorial analysis (EFA), structural equation modeling (SEM), and predictive relevance findings. The findings show positive correlations between the implementation of BIM and the elements integral to smart and sustainable structure development. This study investigates the effects of BIM-driven environmental risk assessment, BIM-enabled energy efficiency, environmental performance, climate change adaptation strategies with BIM, and real-time monitoring and maintenance on the effectiveness of smart and sustainable structures development. The BIM-driven environmental risk assessment significantly impacts the sustainable and smart structures development with B = 0.360, followed by the real-time monitoring and maintenance with BIM with 0.316. This study provides the contemporary knowledge base by providing insights into BIM's transformative abilities in shifting sustainable and smart construction practices. The outcomes offer widespread insights to enterprise specialists interested in enhancing task effects and organizing sustainable and environmentally aware built surroundings. The growing popularity of BIM has implications for the future growth of the construction industry in phrases of ecologically smart and sustainable structure development.