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Caractérisation des obstacles nuisant au travail des débroussailleurs et de leurs impacts sur la productivité par la modélisation et l'analyse du travail cognitif

Denise Dubeau

PhD thesis (2012)

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Cite this document: Dubeau, D. (2012). Caractérisation des obstacles nuisant au travail des débroussailleurs et de leurs impacts sur la productivité par la modélisation et l'analyse du travail cognitif (PhD thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/772/
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Abstract

RÉSUMÉ Les traitements sylvicoles sont généralement payés à forfait (taux unitaire en $/ha) au Québec comme ailleurs dans le monde. Un taux unitaire mal ajusté peut induire des comportements risqués pour la santé et la sécurité. Les modèles de taux actuels ne prennent pas en compte l’abondance d’obstacles présents sur le terrain (résidus ligneux, amas de résidus, souches, pierres et boulders, chicots, rugosité du terrain), alors que les débroussailleurs considèrent que ceux-ci réduisent leur productivité. Lorsque le terrain est moins encombré, les débroussailleurs tendent à augmenter la cadence afin d’atteindre l’objectif salarial hebdomadaire qu’ils se sont fixés. Ce type de comportement augmente le risque de fatigue et de blessures (Bellemare & Shearer, 2010; Bender, Green, & Heywood, 2010; Johansson, Rask, & Stenberg, 2010; Sundström-Frisk, 1984). L'objectif de cette thèse était de modéliser la relation statistique entre la productivité des débroussailleurs et les obstacles du terrain lors du dégagement de la régénération naturelle et artificielle, dans le but de permettre un meilleur ajustement des taux unitaires pour ce traitement. Trois recherches ont été entreprises pour atteindre cet objectif. La première consistait à modéliser la productivité en fonction l'abondance de végétation compétitrice et d’obstacles à l'aide de la régression linéaire, et d'explorer les relations entre les types d’obstacles et la productivité grâce à une analyse en composantes principales. Des études du temps ont été menées dans des aires de traitement de 0,12 ha, avec la participation de 91 sujets représentant 22 entrepreneurs sylvicoles dans toutes les régions du Québec où des opérations de dégagement de la régénération avaient lieu. Le meilleur modèle de régression (R2 = 0,61, RMSE = 4,3 heures par hectare, n = 91) prédit la consommation de temps effectif à l'aide de trois variables: 1) le pourcentage de couverture (%) du terrain par trois espèces de broussailles, soient les framboisiers, les fougères et les épilobes à feuilles étroites; 2) la densité (nombre par hectare) des arbres et arbustes de hauteur supérieure à 1 m; et 3) la densité des obstacles qui entravent la progression des travailleurs sur le terrain (résidus ligneux laissés après la récolte, souches, boulders et rugosité du terrain). L'analyse en composantes principales (ACP) a révélé que deux composantes représentant les résidus ligneux et les souches contournées par le travailleur étaient significativement reliés au temps effectif requis pour traiter un hectare (R2 = 0,14, RMSE = 6,4 heures par hectare, n = 91).----------ABSTRACT Piece-rate payment systems (unit rate in $/ha) are commonly used for silvicultural treatments in Quebec and elsewhere in the world. A piece-rate that is not properly adjusted can lead to risky behavior affecting health and safety. Current brushcutter productivity prediction models do not consider the abundance of obstacles on the ground, while the brushcutters believe they reduce their productivity and require them to increase the pace when possible, in order to achieve a desired weekly wage. This is a kind of behavior that increases the risk of fatigue and injury (Bellemare & Shearer, 2010; Bender, Green, & Heywood, 2010; Johansson, Rask, & Stenberg, 2010; Sundström-Frisk, 1984). The aim of this dissertation was to model the statistical relationship between brushcutter productivity and terrain obstacles (slash, slash piles, stumps, stones and boulders, snags, terrain roughness) in the regeneration release silvicultural treatment in order to allow better adjustment of piece-rates for this treatment. Three steps were taken to reach that goal. The first step was to model productivity based on competing vegetation and obstacles abundance using linear regression analyses, and to explore the relationship between individual obstacle types and productivity through principal component analysis. Work studies were conducted in 0.12 ha treatment plots, with the participation of 91 subjects representing 22 silvicultural contractors. The best regression model (R2=0.61, RMSE=4.3 hours per hectare, n=91) predicted effective time consumption (ETC) using three variables: 1) percent cover (%) of three brush species (raspberry, ferns, fireweed), 2) density of trees and shrubs higher than 1 m (number per hectare) and 3) density of obstacles hindering worker progression in the field (woody residue, stumps left after harvest, boulders and terrain roughness). Principal component analysis (PCA) was used to further revealed that two components representing woody residue and stumps bypassed by the worker were significant predictors of ETC (R2=0.14, RMSE=6.4 hours per hectare, n=91). Measurements of hindering obstacle abundance have not been found to be easily reproducible, suggesting that some cognitive processes may be involved in coping with changing conditions. Forty-one participants were engaged in observations and interviews. Hierarchical task analysis (HTA) was performed to describe release work, complemented by an analysis according to the Skills-Rules-Knowledge (SRK) framework. Cognitive content seemed higher when workers were faced with obstacles. Half of the observed time was spent in obstacle-free areas while 30% was spent coping with slash and slash piles. Results should help develop a valid and practical method to account for obstacles in the field and may also help improve brushcutter training programs.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de mathématiques et de génie industriel
Dissertation/thesis director: Daniel Imbeau and Luc Lebel
Date Deposited: 26 Mar 2012 15:23
Last Modified: 27 Jun 2019 16:49
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/772/

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