Valorisation et validation des acquis dans l’économie sociale : nouvelles perspectives pour les salariés et les bénévoles
Bibliographic record
Abstract
Cet article revisite les pratiques de validation des acquis tant du côté des salariés que du côté des bénévoles. La validation des acquis dépasse en effet le seul champ de la formation continue pour salariés. Qu’elle soit ou non (on parle alors plutôt de valorisation) à visée diplômante, il s’agit d’en percevoir les nouveaux contours et les nombreuses nuances. Le sujet est d’autant plus d’actualité que le texte qui régit la validation des acquis de l’expérience (VAE) étend son domaine d’action en même temps que se rationalisent progressivement les pratiques qui l’encadrent. L’expérience bénévole fait l’objet d’une attention particulière. L’Union européenne soutient en effet un programme d’étude-expérimentation, centré sur la valorisation des acquis de l’expérience bénévole. L’institut universitaire professionnalisé (IUP) Management et Gestion de l’entreprise de l’économie sociale de l’université du Mans y participe, avec des partenaires de sept pays de l’Union. L’auteur montre que cette dimension « bénévolat » de la valorisation des acquis va modifier des pratiques de validation dont on pensait, à tort, avoir fait le tour.
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 | 0.059 | 0.087 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.052 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".