L'impact de la GRI sur l'homogénéisation du discours RSE : analyse collocationnelle trilingue d'un corpus de rapports RSE normalisés selon le référentiel de la GRI

par Emmanuelle Pensec

Thèse de doctorat en Sciences du langage

Sous la direction de Geoffrey Williams.

Soutenue le 21-01-2019

à Lorient , dans le cadre de École doctorale Arts, Lettres, Langues (Rennes) , en partenariat avec Héritages & constructions dans le texte et l’image (laboratoire) et de Héritages et Constructions dans le Texte et l'Image / HCTI (laboratoire) .


  • Résumé

    L'enjeu de la normalisation du reporting RSE occupe une place croissante dans la communication des entreprises à l'égard de leurs parties prenantes. La norme GRI constitue, à l'heure actuelle, le référentiel de reporting RSE le plus utilisé à l'échelle internationale pour la rédaction des rapports RSE. Le corpus G3C constitué est représentatif du genre discursif « rapport RSE normalisé selon le référentiel GRI ». Ainsi, à partir de la théorie des réseaux collocationnels de Williams (1998) et de l'outil d'analyse lexicale Sketchengine, nous procédons à une analyse collocationnelle de G3C afin de détecter les régularités et les patrons prototypiques qui caractérisent les variables linguistiques, géographiques et sectorielles du corpus analysé.

  • Titre traduit

    The impact of the GRI on the homogenisation of CSR discourse : a collocational analysis of a trilingual corpus of GRI-standardised CSR reports


  • Résumé

    CSR reporting standardisation has become an increasing issue for companies when they address their stakeholders. GRI standards are, at the moment, the most widely-used standards for CSR reporting. G3C corpus has been built to be representative of the genre " GRI standardised CSR reports ". The adopted methodology is based upon the collocational network theory of Williams (1998) and the lexical analysis tool Sketchengine of Kilgariff (2004). The study aims at detecting the most significant regularities and prototypical patterns which characterize the linguistic, geographical and sector-specific dimensions of the corpus.


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