Cet événement est passé, mais les enregistrements des séances sont disponibles en ligne :
Le CANSSI Showcase est une célébration annuelle du travail effectué par les chercheurs, les boursiers postdoctoraux et les étudiants soutenus par l’INCASS à travers le Canada.
Le CANSSI Showcase 2023 se tiendra virtuellement le vendredi 17 novembre. Ce sera une merveilleuse opportunité pour vous :
Nous vous invitons à vous joindre à nous pour un programme complet d’événements passionnants, y compris une présentation principale de Sallie Ann Keller (Bureau du recensement des États-Unis, Université de Virginie), une table ronde avec d’éminents panélistes canadiens et américains, des exposés éclairs d’étudiants, de boursiers postdoctoraux, et des membres du corps professoral, ainsi que des présentations de chercheurs financés par l’INCASS.
Vous repartirez avec une nouvelle inspiration, des liens plus profonds et une meilleure compréhension de ce qui se passe au Canada.
Que vous soyez étudiant, stagiaire postdoctoral ou membre du corps professoral, le Showcase vous offre l’opportunité de présenter votre travail à un public national grâce à un exposé éclair en ligne de 8 minutes. Inscrivez-vous en tant que présentateur pour réserver votre place. Inscrivez-vous en tant que présentateur pour réserver votre place.
Les places sont limitées et les créneaux de présentation seront attribués selon le principe du premier arrivé, premier servi. Nous vous encourageons à vous inscrire rapidement si vous espérez faire une présentation.
INSCRIVEZ-VOUS EN TANT QUE PRÉSENTATEUR (fermé)
Ne manquez pas cette occasion de vous connecter avec la communauté canadienne des sciences statistiques. Vous découvrirez les recherches en cours et élargirez votre réseau professionnel.
INSCRIPTION À LA PARTICIPATION GÉNÉRALE (fermé)
| Heure (PST) | Activité |
| 7h45–8h00 | Ouverture et bienvenue – Présentation du conférencier |
| 8h00–9h00 | Conférence principale : « Evolving a Data Enterprise to Support Relevant, Timely, and Equitable Statistical Products » Conférencière : Sallie Ann Keller (Bureau du recensement des États-Unis, Université de Virginie) Voir le résumé principal et la biographie du conférencière ci-dessous |
| 9h00–9h15 | Pause |
| 9h15–10h45 | Table ronde : « The Role of Statistics for Public Good and Good Governance» Modérateur: Meredith Franklin Panélistes : • Josée Bégin (Statistique Canada) • F. Jay Breidt (NORC à l’Université de Chicago) • Dave Campbell (Université Carleton, Banque du Canada) • Sallie Ann Keller (Bureau du recensement des États-Unis) Voir la description du panneau ci-dessous |
| 10h45–11h00 | Pause |
| 11h00–12h15 | Courtes présentations INCASS Modérateur : Audrey Béliveau | Biographies des présentateurs 1. Antonio Herrera Martin (Université de Toronto): « Rare Events in Astronomy with Repeating FRBs » 2. Gracia Dong (Université de Toronto | Université de Victoria) : « Using Capture-Recapture with Data Extracts from Healthcare Records to Estimate Population Sizes of Vulnerable Populations – Applications and Data Quality Issues » 3. Benjamin Bloem-Reddy (Université de la Colombie-Britannique) : « Non-parametric Hypothesis Tests for Distributional Group Symmetry » 4. Tianyu Guan (Université Brock) : « Comparison of Individual Playing Styles in Soccer » |
| 12h15–12h30 | Pause |
| 12h30–15h15 | Exposés éclairs Modérateur : Saman Muthukumarana | Biographies des présentateurs 1. Alysha Cooper (Université de Guelph) : « Modelling Benthic Compositions Using Regularized DM Regression » 2. Ander Diaz-Navarro (Ontario Institute for Cancer Research) : « In Silico Generation of Synthetic Cancer Genomes Using Deep Learning Algorithms » 3. Arthur Chatton (Université de Montréal) : « Personalized Dynamic Super Learning » 4. Carlotta Pacifici (HEC Montréal | Université de Bologna) : « Dynamic Tail Risk Estimation Using Extreme Value Theory: An Application to the S&P 500 Index » 5. Cong Jiang (Université de Montréal) : « Efficient and Doubly Robust Estimation of COVID-19 Vaccine Effectiveness Under the Test-negative Design » 6. Di Meng (Université Wilfrid Laurier) : « Short Selling Incentives and Contingent Convertible Securities » 7. Harsh Kumar (Université de Toronto) : « Using Adaptive Bandit Experiments to Increase and Investigate Engagement in Mental Health » 8. Lara Maleyeff (Université McGill) : « Bayesian Model Averaging for the Identification of Tailoring Variables in Adaptive Factorial Designs » 9. Luke Hagar (Université de Waterloo) : « Scalable Power Curves with Targeted Hypercube Sampling » 10. Nikola Surjanovic (Université de la Colombie-Britannique) : « Exploration-agnostic Geometric Ergodicity of Non-reversible Parallel Tempering » 11. Richard Yan (Université Simon Fraser) : « A Generalized Phase I/II Dose Optimization Trial Design with Multi-categorial and Multi-graded Outcomes » 12. Skyepaphora Griffith (Université Queen’s) : « Spectrogram Smoothing for Estimation of the Evolutionary Power Spectra of Uniformly Modulated Processes » 13. Surani Matharaarachchi (Université du Manitoba | Gouvernement du Manitoba) : « Long COVID Prediction in Manitoba Using Clinical Notes Data: A Machine Learning Approach » 14. Xiaoting Li (Université de la Colombie-Britannique) : « Estimation of Conditional Value-at-Risk Using Copulas » 16. Yuan Bian (Université Western) : « A Unified Framework of Analyzing Missing Data and Variable Selection Using Regularized Likelihood » |
| 15h15–15h30 | Gagnants du concours de mèmes et récapitulation Juges mèmes : Rafal Kulik et Léo Raymond-Belzile |
Evolving a Data Enterprise to Support Relevant, Timely, and Equitable Statistical Products
Résume (en anglais) : This is an exciting time to be part of official statistics. There is growing demand for statistical products that traditional surveys alone cannot address. Stakeholders want timelier, more accurate, more granular, and differently structured information about people, places, and the economy than ever before. New data sources and data science innovations allow us to meet those demands. In today’s digital era, massive amounts of data are generated as we go about our daily lives. This volume of data generated every day, through commercial and personal transactions and the management of federal, state, and local programs, continues to grow exponentially. This provides an incredible opportunity to revolutionize how we capture and use data to develop relevant products. Instead of limiting ourselves to the data our surveys produce, we can flip the paradigm to design products based on what data users need. To do this we must integrate our survey data with other data sources. This presentation will share how the U.S. Census Bureau plans to re-envision its data enterprise based on a statistical product–first approach. This approach includes eliciting the purposes and uses our data are to support, collaborating with internal and external data users to develop the products using ALL our data assets, and then embracing varying access modes for statistical product dissemination to support stakeholder needs at all levels of data acumen. The research and enabling technologies to support this journey has begun! This work will modernize and transform our official statistical infrastructure.
À propos du conférencière principale
Le Dr Sallie Ann Keller est scientifique en chef et directrice associée de la direction de la recherche et de la méthodologie du Bureau du recensement des États-Unis. Elle est également titulaire d’une chaire distinguée dotée en biocomplexité et nommée au sein du corps professoral de l’École de médecine du Département des services de santé publique ; École d’ingénierie et de sciences appliquées, Département des systèmes d’ingénierie et de l’environnement ; et École de science des données de l’Université de Virginie (UVA).
En tant que scientifique en chef, Keller dirige les centres de recherche de la Direction de la recherche et de la méthodologie, chacun consacré à des domaines de recherche importants pour l’avenir des statistiques sociales et économiques. La direction collabore avec des équipes du Bureau du recensement des États-Unis et avec des chercheurs du monde entier pour développer des solutions et des avancées scientifiques innovantes afin de garantir que le Bureau du recensement reste un leader en matière de mesure économique et sociale.
Keller est une chercheuse scientifique de renommée nationale possédant une expertise en informatique sociale et décisionnelle, en fondements statistiques de la science des données, ainsi qu’en accès et confidentialité des données. Elle est une voix de premier plan dans la création de la science de toutes les données et dans la promotion de cette recherche dans toutes les disciplines au profit de la société.
Ses postes antérieurs incluent celui de directrice de la division d’analyse sociale et décisionnelle au sein de l’Institut et de l’initiative de biocomplexité de l’UVA ; professeur de statistiques et directrice du laboratoire d’analyse sociale et décisionnelle du Biocomplexity Institute de Virginia Tech ; vice-présidente académique et doyenne de l’Université de Waterloo; directrice de l’Institut d’analyse de la défense, Institut de politique scientifique et technologique ; doyenne de l’ingénierie William et Stephanie Sick à l’Université Rice ; chef du groupe des sciences statistiques au Laboratoire national de Los Alamos ; professeur de statistiques à l’Université d’État du Kansas ; et directrice du programme de statistiques à la National Science Foundation.
Keller est membre élu de la National Academy of Engineering des États-Unis. Elle a été membre du Conseil de l’Académie nationale des sciences sur les sciences mathématiques et leurs applications et du Comité des statistiques nationales, et présidente du Comité des statistiques appliquées et théoriques. Elle est membre de l’Association américaine pour l’avancement de la science, membre élu de l’Institut international de statistique et membre et ancienne présidente de l’American Statistical Association. Keller a obtenu son B.S. et M.S. en mathématiques de l’Université de Floride du Sud et son doctorat en statistiques de l’Iowa State University.
The Role of Statistics for Public Good and Good Governance
Description: Les statistiques fournissent le cadre essentiel pour élaborer et évaluer des opérations de politique publique et de gouvernance fondées sur des données probantes. Ce panel se concentrera sur les pressions et opportunités émergentes en matière de statistiques liées au bien public ainsi que sur les moyens par lesquels les jeunes statisticiens peuvent s’impliquer dans ce domaine à travers la recherche et les carrières.
À propos des panélistes
À propos de Josée Bégin : Josée Bégin est titulaire d’une maîtrise en mathématiques et statistiques (MSc) de l’Université d’Ottawa. Elle a débuté sa carrière à l’Agence du revenu du Canada en 1994 avant de se joindre à Statistique Canada en 2002, où elle a acquis de l’expérience dans la supervision de programmes statistiques importants et complexes. Josée est devenue statisticienne en chef adjointe du domaine des statistiques sociales, de la santé et du travail en janvier 2023.
Le domaine des statistiques sociales, de la santé et du travail fournit des informations précises, actuelles et pertinentes sur une gamme de sujets sociaux aux décideurs de tous les niveaux de gouvernement, aux organisations non gouvernementales, aux chercheurs et au public canadien. Son portefeuille comprend un certain nombre de grands programmes de données d’enquête et de données administratives, tels que le Centre de données sur la santé de la population ; le Centre canadien de la statistique juridique et de la sécurité communautaire; le Centre de statistiques sur le genre, la diversité et l’inclusion ; et le Centre d’information sur le marché du travail. Ce domaine abrite également l’expertise canadienne en matière de contenu du recensement.
Ses passe-temps préférés incluent le yoga et la lecture.
À propos de F. Jay Breidt : F. Jay Breidt, PhD, est chercheur principal au Département de statistiques et de science des données du NORC à 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 possède un vaste dossier de publications avec comité de lecture et a présenté plus de 130 cours de courte durée invités, conférences et séminaires universitaires. Breidt a été rédacteur adjoint de sept revues différentes et rédacteur de critiques pour le Journal of the American Statistical Association. Il a siégé à six comités d’examen de l’Académie nationale des sciences et a exercé deux mandats au sein du Comité consultatif fédéral sur les statistiques économiques. Il préside actuellement le comité consultatif scientifique du recensement du Bureau du recensement des États-Unis. Breidt est membre élu de l’American Statistical Association et de l’Institute of Mathematical Statistics.
À propos de Dave Campbell : Dr Dave Campbell est professeur titulaire à l’École de mathématiques et de statistique et à l’École d’informatique de l’Université Carleton. Sur le plan académique, il dirige une équipe collaborative recherchant des algorithmes d’inférence aux intersections des statistiques avec l’apprentissage automatique, l’informatique et les mathématiques appliquées pour résoudre des problèmes inspirés par les collaborations industrielles et gouvernementales. Il a co-écrit des articles de discussion dans Bayesian Analysis et le Journal of the Royal Statistical Society (série B) et a reçu plus de 3,5 millions de dollars en subventions de recherche.
Le parcours professionnel de Dave maintient le thème du leadership en science des données. Il a passé deux ans à diriger une équipe de science des données à la Banque du Canada dans des projets liés à la cybersécurité, à la prévision de la demande de billets de banque, à la compréhension des facteurs d’inflation, à la garantie de la confidentialité des données, et bien plus encore. Avant de déménager à Ottawa en 2019, Dave était professeur à l’Université Simon Fraser, où il a dirigé la création de leur BSc en science des données. Il a été le premier président de la section Science des données et analyse de la Société statistique du Canada et a été co-organisateur du Vancouver Learn Data Science Meetup.
Retrouvez-le sur LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/drdavecampbell/
À propos de Sallie Ann Keller : voir la section Conférence principale ci-dessus.