Although extensive research has been conducted to explain the high accident rates in the Indian construction industry, studies focusing on the contributions of the prevailing safety climate as an enabler of such incidences remain sparse. Safety climate plays a crucial role in shaping workers’ safety behaviors. Therefore, eliciting the perspectives of construction workers concerning safety climate dimensions that are critical for engendering improved safety behavior will provide valuable insights into the dimensions required to sustain the desired safety performance levels on construction sites. This study adopted a sequential mixed-methods research design. Purposively selected respondents and interviewees were surveyed and interviewed at various intervals. The study established that safety climate dimensions, such as effective leadership, effective communication, consultation, training, resources, incentives, and recognition, are critical in improving safety behavior among construction workers. The results of this study have significant implications for practice and knowledge, as they provide an approach for assessing the impact of different safety climate dimensions on the safety behavior of construction workers in India. Understanding these dimensions will lead to a framework for managing these challenges and improving construction safety performance. The study reported in this paper remains one of the few studies seeking to explore the impact of safety-climate dimensions on worker safety behavior in the construction industry.

Abstract Sleep deprivation is a critical issue that affects workers in numerous industries, including construction. It adversely affects workers and can lead to significant concerns regarding their health, safety, and overall job performance. Several studies have investigated the effects of sleep deprivation on safety and productivity. Although the impact of sleep deprivation on safety and productivity through cognitive impairment has been investigated, research on the association of sleep deprivation and contributing factors that lead to workplace hazards and injuries remains limited. To fill this gap in the literature, this study utilized machine learning algorithms to predict hazardous situations. Furthermore, this study demonstrates the applicability of machine learning algorithms, including support vector machine and random forest, by predicting sleep deprivation in construction workers based on responses from 240 construction workers, identifying seven primary indices as predictive factors. The findings indicate that the support vector machine algorithm produced superior sleep deprivation prediction outcomes during the validation process. The study findings offer significant benefits to stakeholders in the construction industry, particularly project and safety managers. By enabling the implementation of targeted interventions, these insights can help reduce accidents and improve workplace safety through the timely and accurate prediction of sleep deprivation.

In recent years, three dimensional concrete printing (3DCP) has gained traction as a promising technology to mitigate the carbon footprint associated with construction industry. However, despite its environmental benefits, studies frequently overlook its impact on social sustainability and its overall influence on project success. This research investigates how strategic decisions by firms shape the tradeoffs between economic, environmental, and social sustainability in the context of 3DCP adoption. Through interviews with 20 Indian industry leaders, it was found that companies primarily invest in 3DCP for automation and skilled workforce development, rather than solely for environmental reasons. The lack of incentives for sustainable practices in government procurement regulations emerges as a significant barrier to the widespread adoption of 3DCP. Our study identifies five key strategies firms employ to promote sustainability through 3DCP and proposes actionable measures for government intervention to stimulate its advancement. Addressing these issues is crucial for realizing the full societal and environmental benefits of 3DCP technology.

Abstract Increasing of plastic waste threatening ecosystems globally, this experimental work investigates recycled plastics as sustainable aggregate replacements in pervious concrete. Pervious concrete allows water passage but has installation/maintenance difficulty due to high weight. This research addresses the lack of eco-friendly lightweight pervious solutions by assessing physical and mechanical performance of mixes with 100% recycled plastic and traditional aggregate percentages. Density reduced 12% using a 100% plastic aggregate mix, achieving 1358 kg/m 3 with compressive strength of 3.92 MPa, adequate for non-structural applications. A 7.8% decrease in water absorption versus conventional pervious concrete signifies retained porosity and permeability despite the plastic aggregates. Though early material limitations increase costs over 199.32%, recycled plastics show viability as effective, sustainable substitutes for natural aggregates in lightweight pervious concrete. With further availability and affordability improvements, these recyclable mixes can enable significantly greener construction practices. Findings provide key insights on balancing structural requirements, eco-friendliness and water infiltration capacity in plastic-based lightweight pervious concrete for broader adoption. The research examines the mechanical and durability characteristics of Light-Weight Pervious Concrete (LWPC) composed entirely of plastic aggregate. It also investigates the economic viability and potential for sustainable urban applications. The cost assessment reveals long-term environmental advantages, even though the initial expenses are higher. Additionally, the study considers an eco-friendly approach that combines plant growth with pervious concrete to promote greater sustainability.