The survival of organizations is dependent upon their legitimacy since legitimacy provides them with access to valuable resources. Organizations do not possess legitimacy, but rather it is ascribed to them by the society they are in when their actions meet societal expectations. Fulfillment of these societal expectations requires the moral and practical obligations of organizations which we call Corporate Social Responsibility (CSR). To show their CSR performance, organizations have increasingly adopted the practice of CSR reporting. In CSR reporting, organizations are expected by their stakeholders to disclose both positive and negative aspects. Although disclosing negative aspects can pose a threat to organization’s legitimacy, a third party reporting them may cause more severe damages to the legitimacy of the organization. Therefore, organizations are motivated to legitimize their negative aspects by using legitimation strategies. Using the typology of Coombs and Holladay (1996), in combination with the legitimation strategies by Hahn and Lülfs (2014) as our frameworks, and the non-financial reports of the top ten German chemical companies as our illustrative cases, we investigate and interpret the choice of legitimation strategies used by organizations to report different types of negative aspects in CSR reports. Our findings show that there is a clear pattern in the use of corrective action as a legitimation strategy for all types of negative aspects. Furthermore, we identified instances, where a new type of legitimation strategy, which we called shifting blame legitimation strategy was used. We interpreted our findings using analytical reasoning and theoretical framework such as the concept of symbolic and substantive approach to interpret our findings. Based on the findings, we concluded that the dominant pattern identified falls under the substantive approach, theoretically known for helping companies retain their legitimacy.

Le développement d'un système de reconnaissance de la parole exige la disponibilité d'une grande quantité de ressources à savoir, grands corpus de texte et de parole, un dictionnaire de prononciation. Néanmoins, ces ressources ne sont pas disponibles directement pour des dialectes arabes. De ce fait, le développement d'un SRAP pour les dialectes arabes se heurte à de multiples difficultés à savoir, l’'abence de grandes quantités de ressources et l'absence d’'une orthographe standard vu que ces dialectes sont parlés et non écrit. Dans cette perspective, les travaux de cette thèse s’intègrent dans le cadre du développement d’un SRAP pour le dialecte tunisien. Une première partie des contributions consiste à développer une variante de CODA (Conventional Orthography for Arabic Dialectal) pour le dialecte tunisien. En fait, cette convention est conçue dans le but de fournir une description détaillée des directives appliquées au dialecte tunisien. Compte tenu des lignes directives de CODA, nous avons constitué notre corpus nommé TARIC : Corpus de l’interaction des chemins de fer de l’arabe tunisien dans le domaine de la SNCFT. Outre ces ressources, le dictionnaire de prononciation s’impose d’une manière indispensable pour le développement d’un SRAP. À ce propos, dans la deuxième partie des contributions, nous visons la création d’un système nommé conversion (Graphème-Phonème) G2P qui permet de générer automatiquement ce dictionnaire phonétique. Toutes ces ressources décrites avant sont utilisées pour adapter un SRAP pour le MSA du laboratoire LIUM au dialecte tunisien dans le domaine de la SNCFT. L’évaluation de notre système donné lieu WER de 22,6% sur l’ensemble de test. / The development of a speech recognition system requires the availability of a large amount of resources namely, large corpora of text and speech, a dictionary of pronunciation. Nevertheless, these resources are not available directly for Arabic dialects. As a result, the development of a SRAP for Arabic dialects is fraught with many difficulties, namely the lack of large amounts of resources and the absence of a standard spelling as these dialects are spoken and not written. In this perspective, the work of this thesis is part of the development of a SRAP for the Tunisian dialect. A first part of the contributions consists in developing a variant of CODA (Conventional Orthography for Arabic Dialectal) for the Tunisian dialect. In fact, this convention is designed to provide a detailed description of the guidelines applied to the Tunisian dialect. Given the guidelines of CODA, we have created our corpus TARIC: Corpus of the interaction of the railways of the Tunisian Arab in the field of SNCFT. In addition to these resources, the pronunciation dictionary is indispensable for the development of a peech recognition system. In this regard, in the second part of the contributions, we aim at the creation of a system called conversion(Grapheme-Phonème) G2P which allows to automatically generate this phonetic dictionary. All these resources described before are used to adapt a SRAP for the MSA of the LIUM laboratory to the Tunisian dialect in the field of SNCFT. The evaluation of our system gave rise to WER of 22.6% on the test set.

Les systèmes logiciels sont devenus omniprésents se substituant à l'homme pour des tâches délicates, souvent critiques, mettant en jeu des coûts importants voire des vies humaines. Les conséquences des défaillances imposent la recherche de méthodes rigoureuses pour la validation. L'approche par automates du model-checking est la plus classique des approches de vérification automatique. Elle prend en entrée un modèle du système et une propriété, et permet de savoir si cette dernière est vérifiée. Pour cela un model-checker traduit la négation de la propriété en un automate et vérifie si le produit du système et de cet automate est vide. Hélas, bien qu'automatique, cette approche souffre d'une explosion combinatoire du nombre d'états du produit.Afin de combattre ce problème, en particulier lors de la vérification des propriétés insensibles au bégaiement, nous proposons la première évaluation d'automates testeur (TA) sur des modèles réalistes, une amélioration de l'algorithme de vérification pour ces automates et une méthode permettant de transformer un TA en un automate (STA) permettant une vérification en une seule passe.Nous proposons aussi une nouvelle classe d'automates: les TGTA. Ces automates permettent une vérification en une seule passe sans ajouter d'états artificiels. Cette classe combine les avantages des TA et des TGBA (automates de Büchi). Les TGTA permettent d'améliorer les approches explicite et symbolique de model-checking. Notamment, en combinant les TGTA avec la saturation, les performances de l'approche symbolique sont améliorées d'un ordre de grandeur par rapport aux TGBA. / Software systems have become ubiquitous in our everyday life. They replace humans for critical tasks that involve high costs and even human lives. The serious consequences caused by the failure of such systems make crucial the use of rigorous methods for system validation. One of the widely-used formal verification methods is the automata-theoretic approach to model checking. It takes as input a model of the system and a property, and answers if the model satisfies or not the property. To achieve this goal, it translates the negation of the property in an automaton and checks whether the product of the model and this automaton is empty. Although it is automatic, this approach suffers from the combinatorial explosion of the resulting product. To tackle this problem, especially when checking stutter-invariant LTL properties, we firstly improve the two-pass verification algorithm of Testing automata (TA), then we propose a transformation of TA into a normal form (STA) that only requires a single-pass verification algorithm.
 We also propose a new type of automata: the TGTA. These automata also enable a check in a single-pass and without adding artificial states : it combines the benefits of TA and generalized Büchi automata (TGBA). TGTA improve the explicit and symbolic model checking approaches. In particular, by combining TGTA with the saturation technique, the performances of the symbolic approach has been improved by an order of magnitude compared to TGBA. Used in hybrid approaches TGTA prove complementary to TGBA.
 All the contributions of this work have been implemented in SPOT and LTS-ITS, respectively, an explicit and a symbolic open source model-checking libraries.