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Directrice adjointe, Université McGill andrea.benedetti@mcgill.ca Andrea Benedetti est professeure agrégée, nommée conjointement aux départements de médecine et d’épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail de l’Université McGill. Elle s’intéresse principalement aux défis statistiques liés à la méta-analyse des données individuelles des patients. Andrea est biostatisticienne financée par les IRSC et auteur de plus de 150 publications évaluées par des pairs. Elle co-dirige le projet DEPRESSD. Ce groupe a recueilli des données du monde entier et les a utilisées pour fournir des informations factuelles sur la précision diagnostique des outils de dépistage de la dépression couramment utilisés. Andrea est soutenue par une bourse Chercheur Boursier du FRQS.

Directeur associé représentant les petites institutions Université Trent wesleyburr@trentu.caWesley Burr est professeur agrégé de statistique (et président du département) au département de mathématiques de l’Université Trent à Peterborough, en Ontario. Wesley a obtenu un baccalauréat en mathématiques et génie en 2005 de l’Université Queen’s à Kingston, en Ontario, et un doctorat en statistique en 2012 de la même institution, sous la direction de David J. Thomson. Il a été boursier postdoctoral à l’Université Queen’s de janvier à mai 2013, puis a été chercheur invité à Santé Canada de juin 2013 à mars 2016. Ses recherches portent sur les problèmes à l’intersection de l’analyse des séries chronologiques, de l’estimation du spectre et de la modélisation, les recherches actuelles étant axées sur les problèmes issus de l’épidémiologie environnementale. Il est reconnaissant du financement du programme de subventions à la découverte du CRSNG et des organismes fédéraux Santé Canada, Agriculture et Agroalimentaire Canada et Ressources naturelles Canada.

Directeur Université Simon Fraser donald_estep@sfu.ca Donald Estep est le directeur de l’INCASS. Il s’est joint au Département de statistique et de science actuarielle en tant que titulaire de la Chaire de recherche du Canada en probabilité computationnelle et quantification de l’incertitude à l’Université Simon Fraser. Il a quitté le Département de statistique de l’Université d’État du Colorado, où il était directeur du département, professeur distingué de l’université et chercheur universitaire interdisciplinaire. Ses intérêts de recherche comprennent la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques complexes, les problèmes stochastiques inverses, le calcul adaptatif et la modélisation de systèmes multi-échelles. En collaboration avec ses collaborateurs, il a développé une approche systématique de l’estimation a posteriori des erreurs pour les simulations de systèmes complexes, des méthodes numériques efficaces pour la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques, ainsi que la théorie et la résolution des problèmes inverses pour les paramètres stochastiques dans les modèles physiques. Ses intérêts d’application incluent l’écologie, la science des matériaux, la détection des trous noirs, la modélisation de la réaction de fusion, l’analyse des combustibles nucléaires, la prévision des ondes d’ouragan, l’écoulement dans les milieux poreux et la diffusion électromagnétique. Ses recherches ont été soutenues par plusieurs agences gouvernementales et laboratoires nationaux. Don a siégé à plusieurs comités consultatifs scientifiques pour la National Science Foundation et le Department of Energy des États-Unis et au Sandia National Laboratories CISE External Review Board et a co-écrit plusieurs rapports. Il a été président (fondateur) du groupe d’activité SIAM sur la quantification de l’incertitude, co-rédacteur en chef (fondateur) du journal SIAM/ASA sur la quantification de l’incertitude et représentant du SIAM au conseil d’administration de SAMSI. Ses prix incluent Fellow de la Society for Industrial and Applied Mathematics, le prix CMMSE (Computational and Mathematical Methods in Sciences and Engineering) et la Chalmers Jubilee Professorship de la Chalmers University of Technology.

Directeur associé représentant les Prairies Université du Manitoba M_Jafari_Jozani@umanitoba.ca Mohammad Jafari Jozani est actuellement professeur agrégé au Département de statistique et professeur adjoint de génie biomédical à l’Université du Manitoba à Winnipeg. Ses recherches actuelles portent sur des problèmes d’apprentissage statistique avec des aspects de haute dimension en biostatistique, en ingénierie et en énergie durable ; l’estimation sur petits domaines ainsi que l’inférence statistique avec des plans d’échantillonnage complexes utilisant des statistiques d’ordre et des informations de classement. Le point central de son programme de recherche est le développement de nouvelles méthodologies, modèles et outils de calcul pour résoudre des problèmes axés sur les données dans une variété de domaines d’application. Il a appliqué ses recherches dans des domaines tels que les études sur le cancer du sein, l’analyse de la DMO et l’ostéoporose, la contamination par le mercure dans le corps des poissons, et récemment dans les problèmes d’étalonnage pour concevoir des simulateurs à des fins de formation afin de rendre les chirurgies plus sûres.

Directrice associée représentant l’Université de l’Ontario à Toronto lisa.strug@utoronto.ca Lisa J. Strug est scientifique principale à l’Institut de recherche de l’Hôpital pour enfants malades et professeure agrégée au Département des sciences statistiques et à la Division de biostatistique de l’Université de Toronto. Elle est directrice associée du Centre for Applied Genomics, un centre de génomique financé par le gouvernement fédéral basé à Toronto et l’un des trois centres contribuant à une plateforme nationale fournissant des services de séquençage et d’analyse du génome au Canada et à l’étranger. Ses recherches ont porté sur la génétique statistique et la génomique, sur les fondements de la statistique et sur leur intersection. Elle est rédactrice adjointe et rédactrice en génétique statistique de npj Genomic Medicine et titulaire de la chaire de recherche du Canada de niveau 1 en sciences des données génomiques.

Directeur associé représentant le Québec Université Laval denis.talbot@fmed.ulaval.caDenis Talbot est professeur titulaire au Département de médecine sociale et préventive de l’Université Laval. Il a participé à la création des programmes d’études supérieures en biostatistique là-bas. Il a été élu représentant régional du Québec à la Société statistique du Canada (SSC) en 2021 pour un mandat de deux ans et est également membre du comité de bilinguisme et du comité d’adhésion de la SSC. Ses intérêts de recherche portent sur les méthodes d’inférence causale pour l’analyse des données d’observation. Il travaille également en collaboration dans divers domaines, notamment les facteurs de stress psychosociaux au travail, l’efficacité des vaccins, la santé cardiovasculaire et le cancer. Son programme de recherche a été soutenu par des subventions du CRSNG, des IRSC et par des bourses de carrière en recherche du Fonds de recherche du Québec – Santé.

Directeur associé représentant l’Alberta, la Colombie-Britannique et le Yukon Université de la Colombie-Britannique lang@stat.ubc.caLang Wu est professeur au Département de statistique de l’Université de la Colombie-Britannique à Vancouver. Il est titulaire d’un doctorat en statistiques de l’Université de Washington à Seattle. Ses recherches se sont concentrées sur l’analyse de données longitudinales basées sur des modèles à effets mixtes, la modélisation conjointe de données longitudinales et de survie, les données manquantes et les erreurs de mesure, et les tests d’hypothèses à ordre restreint. Il a appliqué ses recherches aux études sur le VIH/sida, aux études sur le cancer et à d’autres domaines liés à la santé.

Directrice associée représentant le Canada atlantique Memorial University of Newfoundland yyilmaz@mun.ca Yildiz Yilmaz est professeure agrégée et directrice adjointe du département de statistique au département de mathématiques et de statistique de l’université Memorial à St. John’s, à Terre-Neuve-et-Labrador. Elle s’est jointe au département en 2013 après avoir terminé son doctorat à l’Université de Waterloo en 2009 et a travaillé comme boursière postdoctorale à l’Institut de recherche Lunenfeld-Tanenbaum de l’Hôpital Mount Sinai et à l’École de santé publique Dalla Lana de l’Université de Toronto, entre 2009 et 2013.

Ses intérêts de recherche portent sur les domaines de la théorie et de la méthodologie statistiques, ainsi que sur les méthodes statistiques en biostatistique et en génétique statistique. En particulier, son travail se concentre sur l’analyse de survie, l’analyse de l’historique des événements, la modélisation et l’analyse multivariées, l’inférence causale, l’analyse de données incomplètes et l’échantillonnage sélectif des réponses. Son travail a été motivé par des problèmes importants en biomédecine et en génétique.

Elle a actuellement les programmes de recherche suivants dans le domaine des statistiques, de l’épidémiologie génétique et de la génétique statistique : (1) développement et application de nouvelles méthodes pour modéliser les phénotypes de temps jusqu’à l’événement dans les études de pronostic à l’échelle du génome ; (2) développement et application de nouvelles méthodes d’association génétique basées sur des modèles conjoints et des modèles directionnels de phénotypes multiples ; (3) évaluation des conceptions et des méthodes statistiques dans le cadre d’un échantillonnage dépendant de la réponse ; et (4) le développement de méthodes pour modéliser les durées de survie multivariées.

Fin du mandat : décembre 2024 Scarlett Bellamy a rejoint la communauté de l’École de santé publique de l’Université de Boston (BU) en tant que présidente et professeure de biostatistique le 1er juillet 2023. Avant son arrivée à la BU, elle était professeure au Département d’épidémiologie et de biostatistique et doyenne associée pour la diversité et l’inclusion à la Dornsife School of Public Health de l’Université Drexel. Avant de rejoindre l’Université Drexel en 2016, Bellamy a passé 15 ans à la Perelman School of Medicine de l’Université de Pennsylvanie (UPenn), où elle était professeure de biostatistique. Elle est titulaire d’un baccalauréat en mathématiques de l’Université de Hampton et a complété sa formation doctorale en biostatistique à la T.H. Chan École de santé publique de l’Université Harvard. Une grande partie des recherches de Bellamy se concentre sur l’évaluation de l’efficacité des interventions dans le cadre d’essais longitudinaux de modification du comportement, y compris des essais randomisés en grappes et en groupes. Elle s’intéresse particulièrement à l’application de cette méthodologie pour lutter contre les disparités en matière de santé pour une variété de résultats cliniques et comportementaux, notamment le VIH/SIDA, les maladies cardiovasculaires et les comportements favorables à la santé. Bellamy a auparavant été co-chercheure principale du centre de coordination des données pour le programme de prématurité et de résultats respiratoires de l’UPenn, qui visait à améliorer les résultats respiratoires au cours de la première année de vie après une naissance prématurée. Elle a également été directrice principale de l’atelier Fostering Diversity in Biostatistics dans la région de l’est de l’Amérique du Nord de la Société biométrique internationale (ENAR). Cette initiative financée par le gouvernement fédéral vise à augmenter le nombre de minorités sous-représentées dans les formations supérieures et les carrières professionnelles en biostatistique. En 2016, Bellamy a été élue membre de l’American Statistical Association (ASA). Cette désignation est un honneur depuis près de 100 ans et, en vertu des statuts de l’ASA, seul un tiers d’un pour cent du total des membres de l’association peut être élu membre chaque année. En 2017, Bellamy a été présidente d’ENAR. Elle est également actuellement collaboratrice statistique pour le Center for Health Equity Research and Promotion du Caporal Michael J. Crescenz Veterans Affairs Medical Center à Philadelphie.

Fin du mandat : décembre 2025 Jay Breidt est chercheur principal au département de statistique et de science des données du NORC de l’Université de Chicago. Il est également professeur émérite et ancien président du département de statistique de la Colorado State University. Son expertise est la statistique mathématique, avec des intérêts qui incluent l’échantillonnage d’enquête, les séries chronologiques, la régression non paramétrique et la quantification de l’incertitude pour les modèles scientifiques complexes. Breidt a obtenu son doctorat à l’Université d’État du Colorado en 1991 et a passé les neuf premières années de sa carrière à l’Université d’État de l’Iowa en tant que professeur adjoint et professeur associé titulaire, avant de retourner dans l’État du Colorado en 2000. Breidt possède un vaste dossier de publications avec comité de lecture. Il a présenté plus de 130 cours abrégés invités, conférences et séminaires universitaires. Breidt a été rédacteur en chef adjoint de sept revues différentes et rédacteur en chef pour le Journal of the American Statistical Association et The American Statistician. Il a siégé à six comités d’examen de l’Académie nationale des sciences. Il est l’ancien président du Comité national sur les statistiques énergétiques de l’American Statistical Association (un comité consultatif pour l’Energy Information Administration, Département américain de l’énergie), a siégé deux mandats au Comité consultatif fédéral sur les statistiques économiques et préside actuellement le Comité consultatif scientifique du recensement pour le Bureau du recensement des États-Unis. Breidt a reçu de nombreux honneurs, notamment la reconnaissance d’un prix national en statistiques environnementales, un membre élu à l’Institut international de statistique et une bourse élue à la fois à l’American Statistical Association et à l’Institute of Mathematical Statistics.

Fin du mandat : décembre 2025

Peter Craigmile est professeur au Département de mathématiques et de statistiques du Hunter College de la City University of New York (CUNY). Il est également chercheur honoraire à la School of Mathematics and Statistics de l’Université de Glasgow, en Écosse. Il était auparavant professeur au Département de statistiques de l’Ohio State University.

Ses intérêts de recherche comprennent l’analyse de séries chronologiques, les statistiques spatiales, la modélisation spatio-temporelle et les méthodes longitudinales. Il s’intéresse à l’utilisation des méthodes spectrales et d’ondelettes pour étudier les structures de dépendance et analyser les périodicités et les tendances. Une application de ceci est l’étude des processus de mémoire longue. En collaboration avec d’autres, il a développé des méthodes pour les dépassements et les extrêmes spatiaux, qui sont essentiels pour évaluer le risque de changement environnemental ou de maladie variant dans l’espace. Il aime la recherche axée sur les applications dans des domaines tels que la biologie, la climatologie, les sciences de l’environnement, la santé publique et la psychologie.

Le professeur Craigmile est membre de l’American Statistical Association, de l’Institute of Mathematical Statistics et de la Royal Statistical Society.

Fin du mandat : décembre 2024 Aurore Delaigle est professeure et ARC Future Fellow à l’Université de Melbourne. Avant de déménager à Melbourne en 2007, elle a occupé des postes à l’Université de Californie à Davis et à San Diego, ainsi qu’à l’Université de Bristol. Les principaux intérêts de recherche d’Aurore incluent l’estimation non paramétrique, les erreurs de mesure, les problèmes de déconvolution et l’analyse de données fonctionnelles. Elle s’intéresse particulièrement au développement de nouvelles méthodes pour les données observées indirectement et imparfaitement, surtout si elles ont une forme apparemment peu attrayante (par exemple, incomplètes, irrégulières, non stationnaires, trop grandes pour être traitées avec les méthodes habituelles). En 2013, Aurore a été élue Fellow de l’Institute of Mathematical Statistics (IMS) et a reçu la médaille Moran de l’Académie australienne des sciences. En 2018, elle est devenue membre de l’American Statistical Association et en 2020, elle a été élue membre de l’Académie australienne des sciences.

Fin du mandat : décembre 2026 Sandrine Dudoit est doyenne associée à la faculté et à la recherche au College of Computing, Data Science, and Society, professeure au département de statistique et professeure à la division de biostatistique de l’École de santé publique de l’Université de Californie (UC), à Berkeley. Elle a été directrice du département de statistiques de l’UC Berkeley de juillet 2019 à juin 2022. Les intérêts de recherche méthodologiques de la professeure Dudoit concernent l’apprentissage statistique de grande dimension et comprennent l’analyse exploratoire des données (EDA), la visualisation, l’estimation basée sur les pertes avec validation croisée (par exemple, estimation de la densité, classification, régression, sélection de modèles) et les tests d’hypothèses multiples. Une grande partie de son travail méthodologique est motivée par des questions statistiques soulevées dans la recherche biologique et, en particulier, par la conception et l’analyse d’études de séquençage à haut débit, par exemple le séquençage du transcriptome unicellulaire (RNA-Seq) pour découvrir de nouveaux types de cellules et pour le étude de la différenciation des cellules souches. Ses contributions comprennent : l’analyse exploratoire des données, la normalisation et la quantification de l’expression, l’analyse de l’expression différentielle, la découverte et la prédiction de classes, l’inférence de lignées cellulaires et l’intégration de métadonnées d’annotation biologique (par exemple, l’annotation Gene Ontology (GO)). Elle s’intéresse également au calcul statistique et, en particulier, à la recherche reproductible informatiquement. Elle est l’une des principales développeurs fondateurs du Bioconductor Project, un projet de logiciel open source et de développement ouvert pour l’analyse de données biomédicales et génomiques. La professeure Dudoit est co-auteur du livre Multiple Testing Procedures with Applications to Genomics et co-éditeur du livre Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor. Elle est rédactrice adjointe de trois revues, dont The Annals of Applied Statistics et IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. La professeure Dudoit a été nommée Fellow de l’American Statistical Association (2010), membre élu de l’Institut international de statistique (2014) et Fellow de l’Institute of Mathematical Statistics (2021). La professeure Dudoit a obtenu un baccalauréat (1992) et une maîtrise (1994) en mathématiques de l’Université Carleton, Ottawa, Canada. Elle est arrivée pour la première fois à l’UC Berkeley en tant qu’étudiante diplômée et a obtenu un doctorat en 1999 au Département de statistique. Ses recherches doctorales, sous la direction du professeur Terence P. Speed, portaient sur l’analyse des liens entre des traits humains complexes. De 1999 à 2000, elle a été boursière postdoctorale au Mathematical Sciences Research Institute de Berkeley. Avant de rejoindre la Faculté de l’UC Berkeley en juillet 2001, elle a suivi deux années de formation postdoctorale en génomique dans le laboratoire du professeur Patrick O. Brown, du Département de biochimie de l’Université de Stanford. Son travail au Brown Lab impliquait le développement et l’application de méthodes statistiques et de logiciels pour l’analyse des données d’expression génique des puces à ADN.

Président du comité Donald Estep est le directeur de l’INCASS. Il s’est joint au Département de statistique et de science actuarielle en tant que titulaire de la Chaire de recherche du Canada en probabilité computationnelle et quantification de l’incertitude à l’Université Simon Fraser. Il a quitté le Département de statistique de l’Université d’État du Colorado, où il était directeur du département, professeur distingué de l’université et chercheur universitaire interdisciplinaire. Ses intérêts de recherche comprennent la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques complexes, les problèmes stochastiques inverses, le calcul adaptatif et la modélisation de systèmes multi-échelles. En collaboration avec ses collaborateurs, il a développé une approche systématique de l’estimation a posteriori des erreurs pour les simulations de systèmes complexes, des méthodes numériques efficaces pour la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques, ainsi que la théorie et la résolution des problèmes inverses pour les paramètres stochastiques dans les modèles physiques. Ses intérêts d’application incluent l’écologie, la science des matériaux, la détection des trous noirs, la modélisation de la réaction de fusion, l’analyse des combustibles nucléaires, la prévision des ondes d’ouragan, l’écoulement dans les milieux poreux et la diffusion électromagnétique. Ses recherches ont été soutenues par plusieurs agences gouvernementales et laboratoires nationaux. Don a siégé à plusieurs comités consultatifs scientifiques pour la National Science Foundation et le Department of Energy des États-Unis et au Sandia National Laboratories CISE External Review Board et a co-écrit plusieurs rapports. Il a été président (fondateur) du groupe d’activité SIAM sur la quantification de l’incertitude, co-rédacteur en chef (fondateur) du journal SIAM/ASA sur la quantification de l’incertitude et représentant du SIAM au conseil d’administration de SAMSI. Ses prix incluent Fellow de la Society for Industrial and Applied Mathematics, le prix CMMSE (Computational and Mathematical Methods in Sciences and Engineering) et la Chalmers Jubilee Professorship de la Chalmers University of Technology.

Fin du mandat : décembre 2025 Kerrie Mengersen est titulaire d’un BA (Hons) en statistiques mathématiques et en informatique et d’un doctorat en statistiques mathématiques, tous deux de l’Université de Nouvelle-Angleterre, Nouvelle-Galles du Sud, Australie. Elle a occupé des postes de consultante statistique commerciale et de membre du personnel académique dans quatre universités australiennes. Elle est actuellement professeure de recherche émérite en sciences statistiques et directrice du Centre QUT pour la science des données à l’Université de technologie du Queensland et occupe un rôle simultané de membre associé au Département de statistique de l’Université d’Oxford, au Royaume-Uni. Elle a été directrice adjointe du ARC Center of Excellence in Mathematical and Statistical Frontiers (2015-2021) et ARC Laureate Fellow (2015-2021). En 2018, elle a été élue membre de l’Académie australienne des sciences (AAS), de l’Académie des sciences sociales d’Australie (ASSA) et de l’Académie des arts et des sciences du Queensland (QAAS). Elle est membre active de l’Institute for Mathematical Sciences, de l’International Biometrics Society, de l’International Statistical Institute et de la Statistical Society of Australia. L’éminent professeur Mengersen se concentre sur l’utilisation et le développement de nouvelles méthodes statistiques et informatiques qui peuvent aider à résoudre des problèmes complexes dans le monde réel. Ces problèmes se situent dans les domaines de l’environnement, de la génétique, de la santé et de la médecine, et de l’industrie. Elle aime travailler avec un large éventail de personnes faisant des choses exceptionnelles dans de nombreux domaines différents et apportant son expertise dans une composante importante de leur travail. Ses intérêts de recherche incluent :

• Modélisation des systèmes complexes
• Modélisation statistique bayésienne, méthodes de calcul et applications
• Réseaux bayésiens
• Les statistiques appliquées.

Fin du mandat : décembre 2026 J. Sunil Rao est professeur à la Division de biostatistique de l’Université du Minnesota et directeur de la biostatistique au Masonic Comprehensive Cancer Center de l’Université du Minnesota depuis le 1er janvier 2023. De 2010 à 2022, il a été directeur de la Division de biostatistique au Département des sciences de la santé publique de la Miller School of Medicine de l’Université de Miami. De juin 2016 à décembre 2019, il a été directeur par intérim du Département des sciences de la santé publique. De 1998 à 2010, il a travaillé au département d’épidémiologie et de biostatistique de la faculté de médecine de l’Université Case Western Reserve, où il est devenu professeur titulaire. Au cours des cinq dernières années, il a été directeur de la Division de biostatistique. De 1994 à 1998, il a été professeur au Département de biostatistique de la Cleveland Clinic Foundation. Il a obtenu un doctorat en biostatistique de l’Université de Toronto en 1994 sous la direction de Rob Tibshirani. En 1991, il a obtenu une maîtrise en biostatistique de l’Université du Minnesota et, en 1989, un baccalauréat en sciences de l’Université d’Ottawa avec une double spécialisation en biologie et en biochimie. Il est membre de l’American Statistical Association (2011), membre élu de l’International Statistical Institute (2016), membre de l’Institute of Mathematical Statistics (2024) et membre honoraire de la Society of Statistics, Computer and Applications ( 2024).

Fin du mandat : décembre 2025 Jessica Utts est professeure émérite au Département de statistique de l’Université de Californie à Irvine et a été présidente en 2016 de l’American Statistical Association (ASA). Elle s’intéresse depuis longtemps à la promotion de la culture statistique et a publié trois manuels de statistiques dans ce sens. Elle est membre de l’ASA, de l’Institute of Mathematical Statistics, de l’American Association for the Advancement of Science et de l’Association for Psychological Science. Elle est récipiendaire de nombreux prix, dont le George Cobb Lifetime Achievement Award in Statistics Education, le Samuel S. Wilks, Memorial Award, le ASA Founder’s Award, la médaille IMS Harry C. Carver, le National Institute of Statistical Sciences (NISS) Distinguished Service Award et deux prix à l’échelle du campus pour un enseignement distingué. Elle a été présidente de la région de l’ouest de l’Amérique du Nord de l’International Biometric Society, présidente du comité des présidents des sociétés statistiques (COPSS), vice-présidente du conseil d’administration du NISS et membre du conseil de l’Institut international de statistique. En plus de l’enseignement des statistiques, ses recherches impliquent des applications des statistiques dans divers domaines, notamment la parapsychologie, pour laquelle elle est apparue dans des émissions de télévision telles que Larry King Live, Nightline et CNN News. Son travail le plus récent porte sur l’intégration de l’éthique dans l’enseignement de la science des données.

Fin du mandat : décembre 2026 La Dre Alyson Wilson est vice-chancelière associée principale chargée de la recherche à la North Carolina State University. Elle est également professeure au Département de statistique et chercheuse principale au Laboratoire des sciences analytiques. Elle est membre de l’American Statistical Association et de l’American Association for the Advancement of Science. Ses intérêts de recherche comprennent la fiabilité statistique, les méthodes bayésiennes et l’application des statistiques aux problèmes de défense et de sécurité nationale. Avant de rejoindre NC State, la Dre Wilson était membre du personnel de recherche nommée conjointement à l’IDA Science and Technology Policy Institute et au Systems and Analyses Center (2011–2013) ; professeure agrégée au Département de statistiques de l’Iowa State University (2008–2011) ; scientifique 5 et responsable technique des programmes du ministère de la Défense au sein du groupe des sciences statistiques du laboratoire national de Los Alamos (1999–2008) ; et statisticien principal et analyste de recherche opérationnelle chez Cowboy Programming Resources (1995–1999). La Dre Wilson siège actuellement au comité de l’Académie nationale des sciences sur les statistiques appliquées et théoriques et est président du conseil d’administration de l’Institut national des sciences statistiques. Elle est membre élue de l’Institut international de statistique et membre de la NC State Research Leadership Academy. Elle est l’ancienne rédactrice en chef du Journal of the American Statistical Association et de l’American Statistician, ainsi que fondatrice et ancienne présidente de la section sur les statistiques de la défense et de la sécurité nationale de l’American Statistical Association.

2023

• Scarlett Bellamy, Université Drexel (janvier 2022-décembre 2024)
• Jay Breidt, Université de Chicago (janvier 2023–décembre 2025)
• Peter Craigmile, Hunter College, City University of New York (janvier 2023–décembre 2025)
• Corina Constantinescu, Université de Liverpool (janvier 2021–décembre 2023)
• Aurore Delaigle, Université de Melbourne (janvier 2022–décembre 2024)
• Josée Dupuis, Université McGill (janvier 2021–décembre 2023)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Sujit Ghosh, Université d’État de Caroline du Nord (janvier 2021-décembre 2023)
• Kerrie Mengersen, Université de technologie du Queensland (janvier 2023–décembre 2025)
• Jessica Utts, Université de Californie, Irvine (janvier 2023–décembre 2025)

2022

• Scarlett Bellamy, Université Drexel (janvier 2022-décembre 2024)
• Daniela Calvetti, Université Case Western Reserve (janvier 2020-décembre 2022)
• Merlise Clyde, Duke University (janvier 2020-décembre 2022)
• Corina Constantinescu, Université de Liverpool (janvier 2021–décembre 2023)
• Aurore Delaigle, Université de Melbourne (janvier 2022–décembre 2024)
• Josée Dupuis, Université McGill (janvier 2021–décembre 2023)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Sujit Ghosh, Université d’État de Caroline du Nord (janvier 2021-décembre 2023)
• Naisyin Wang, Université du Michigan (janvier 2020-décembre 2022)
• Bin Yu, Université de Californie, Berkeley (janvier 2021-décembre 2022)

2021

• Amy Braverman, Jet Propulsion Laboratory, NASA (janvier 2019-décembre 2021)
• Daniela Calvetti, Université Case Western Reserve (janvier 2020-décembre 2022)
• Merlise Clyde, Duke University (janvier 2020-décembre 2022)
• Corina Constantinescu, Université de Liverpool (janvier 2021–décembre 2023)
• Josée Dupuis, Université McGill (janvier 2021–décembre 2023)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Sujit Ghosh, Université d’État de Caroline du Nord (janvier 2021-décembre 2023)
• Marina Vannucci, Rice University (janvier 2019–décembre 2021)
• Naisyin Wang, Université du Michigan (janvier 2020-décembre 2022)
• Bin Yu, Université de Californie, Berkeley (janvier 2021-décembre 2023)

2020

• Amy Braverman, Jet Propulsion Laboratory, NASA (janvier 2019-décembre 2021)
• Daniela Calvetti, Université Case Western Reserve (janvier 2020-décembre 2022)
• Merlise Clyde, Duke University (janvier 2020-décembre 2022)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Yulia Gel, Université du Texas à Dallas (janvier 2018-décembre 2020)
• Xuming He, Université du Michigan (janvier 2018-décembre 2020)
• Doug Nychka, Colorado School of Mines (octobre 2015-décembre 2020)
• David Stephens, Université McGill (avril 2016 à décembre 2020)
• Marina Vannucci, Rice University (janvier 2019–décembre 2021)
• Naisyin Wang, Université du Michigan (janvier 2020-décembre 2022)