Auteur / Autrice : | Emmanuelle Pensec |
Direction : | Geoffrey Williams |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences du langage |
Date : | Soutenance le 21/01/2019 |
Etablissement(s) : | Lorient |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Arts, Lettres, Langues (Rennes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Héritage et Création dans le Texte et l'Image - Héritages et Constructions dans le Texte et l'Image / HCTI |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Ioana Marasescu-Galleron, Laurent Daniel, Thomas Lebarbé, Vanessa Serret |
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Lardellier, Daniel Gallego Hernández |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
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.