Étude multidisciplinaire des débroussailleurs forestiers au Québec : intégration des mesures de l'effort du travailleur dans le système de rémunération
Bibliographic record
Abstract
Depuis 1986, les superficies traitées en dégagement mécanique de la régénération ont augmenté substantiellement au Québec. Les entrepreneurs en travaux sylvicoles ont cependant de la difficulté à recruter des travailleurs et à retenir cette main-d’œuvre compte tenu des conditions de travail difficiles et d’un manque de reconnaissance des métiers sylvicoles.\nUn projet de recherche comportant une étude de productivité, une étude ergonomique ainsi qu’une étude économique a été entrepris en 2000 pour comprendre la dynamique de l’effort du travailleur sylvicole dans un contexte de travail à forfait. Plus précisément, l’équipe de recherche s’intéressait au comportement des travailleurs face à l’incitatif de la rémunération variable et aux facteurs limitant leur productivité. Un inventaire forestier ainsi que des études de temps et mouvement ont permis de bâtir un modèle de prédiction de la productivité. Ce modèle inclut les variables de site qui expliquent le mieux les variations de la productivité des débroussailleurs. Il s’agit du recouvrement végétal des espèces de compétition (%) et de la densité initiale des arbres (tiges/ha). L’étude du coût physiologique par la mesure de la fréquence cardiaque et de facteurs climatiques ainsi que l’étude approfondie du système de rémunération ont contribué à approfondir les connaissances sur la dynamique de l’effort des travailleurs. Un modèle qui explique les variations de la fréquence cardiaque en relations avec les variables de site a été élaboré. Les résultats de productivité et de fréquence cardiaque ont permis de constater le comportement que les travailleurs adoptent devant des difficultés. Ce comportement a été comparé avec ceux décrits dans la littérature. Les différences observées pourraient s’expliquer par l’effet de la rémunération incitative à taux fixe et par la stratégie adoptée par le travailleur pour atteindre son objectif salarial.\nIl n’a pas été possible d’intégrer directement une mesure de l’effort du travailleur dans un modèle de productivité ou de rémunération. Cependant, l’utilisation d’un modèle de rémunération à taux variable (rémunération au rendement) a été suggérée pour les ouvriers expérimentés. L’effet du taux variable équivaudrait à une introduction indirecte d’une mesure de l’effort compte tenu de la présence des obstacles comme variable indépendante de la productivité. L’utilisation d’un taux variable à l’hectare amènerait les débroussailleurs à modifier leur comportement.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".