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Sciences de la santé; Sciences médicales

Bouchra Nasri

Professeure adjointe

École de santé publique - Département de médecine sociale et préventive

7101, av. du Parc, local 3109

514 343-7973

bouchra.nasri@umontreal.ca

Portrait

Expertise de recherche

Mon domaine d'expertise est la statistique et ses applications. En statistique, je m’intéresse principalement à la modélisation de séries chronologiques univariées et multivariées, les modèles de dépendance et la théorie des valeurs extrêmes. Les principales applications visées par mes recherches portent sur les impacts socio-économiques des risques hydro-climatiques, du réchauffement planétaire, et des pandémies sur la santé publique.

Biographie

Je possède un doctorat et une maîtrise en Sciences de l’eau (spécialisation hydrologie statistique) de l’Institut National de la Recherche Scientifique. Je  détiens aussi un baccalauréat en statistique de l’Institut National de Statistique et d’Économie Appliquée de Rabat au Maroc. Avant d’occuper le poste de professeure adjointe au département de médecine sociale et préventive, j'étais stagiaire postdoctorale FRQNT depuis juillet 2018 au département de mathématiques et statistiques à l’Université McGill. Durant ce stage postdoctoral, j'ai aussi reçu une bourse de l’Institut Canadien des Sciences Statistiques pendant un an ainsi qu'une bourse du GERAD en 2017-2018. Je m'intéresse au développement théorique des modèles de dépendance, des séries chronologiques ainsi qu’aux techniques d’apprentissage automatique. Les principaux domaines d’application de mes recherches sont les impacts des changements climatiques sur la santé publique ainsi que sur les infrastructures.

Formation

  • 2020 — Postodoctorat — StatistiquesMcGill, HEC Montréal
  • 2010 — BSc — StatistiquesINSEA
  • 2013 — MSc — Eau et environnement, StatistiquesINRS-ETE
  • 2017 — PhD — Eau et environnement, StatistiquesINRS-ETE

Affiliations et responsabilités

Affiliations de recherche

Unités de recherche

Membre

  • Membre régulier du RIISQ
  • Collaboratrice à Fin-ML

Titres professionnels et autres affiliations

Titres : corporations et organismes professionnels

  • Membre de la Société Statistique du Canada
  • Membre du groupe de probabilité de la Société Statistique du Canada
  • Membre de l'Association des Statisticiennes et Statisticiens du Québec

Enseignement et encadrement Ce professeur recrute

Recrutement en recherche Ce professeur recrute

Je suis à la recherche d'étudiant.e.s intéressé.e.s par les méthodes statistiques, la biostatistique et l'impact des changements climatiques sur la santé publique.

Encadrement

Thèses et mémoires dirigés

  • Rawda Berkat (2020, en cours). Sujet : Modélisation statistique des maladies infectieuses
  • Laison Elda Kokoe Elolo (2020, en cours). Sujet: Maladies infectieuses et changements climatiques
  • Heather Walker (2020, en cours). Sujet: Maladies infectieuses et environnement.
  • Mamadou Yamar Thioub (depuis Sep 2019, en cours).  Sujet: Les techniques d'apprentissage automatiques pour des séries chronologiques. Cet étudiant à reçu une bourse Fin-ML. 
  • Mamadou Yamar Thioub (2019). Sujet: Estimation et test d'adéquation pour des modèles de copule à changement de régimes, avec application. Candidat finaliste du prix du meilleur mémoire
  • Hugo Rossi (2018). Sujet: Détercter des opportunités d'assurance chez les clients.

Travaux dirigés

  • Christiane Toussaint (2020, en cours). Sujet: Environnement, SARS Cov-2 et COVID-19. 
  • Charles Kouakou Amani (2020, en cours). Sujet: Changements climatiques et santé publique
  • Fatima El-Mousawi (2021, en cours). Sujet: Adaptation aux changements climatiques et effets sur la santé

Stages et autres supervisions

  • Rami Ghoudi (2020, en cours).  Covid-19 et ses effets sur les marchés boursiers. Cet étudiant à reçu une bourse Fin-ML. 
  • Ke Ying Zhu (2020).  Modélisation de l'étendue de glace en Arctique.
  • Fan Xin Yi (2020). Modélisation de l'étendue de glace en Arctique.
  • Thomas Jiralerspong (2020). Modélisation de l'étendue de glace en Arctique.

Projets

Projets de recherche

2021 - 2026

Dependence modelling for arbitrary distributions

Chercheur principal : Bouchra Nasri
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2020 - 2022

Modèles de dépendance de séries temporelles en grandes dimensions

Chercheur principal : Bouchra Nasri
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Subvention de démarrage

Rayonnement

Organisation d’événements

  • Mai 2021: 50 years of Stochastics: A session in honor of Donald A.Dawson, U. Carleton.
  • Juillet 2017: Session on copula and applications. 61st World Statistics Congress of the International Statistical Institute, Marrakech (Maroc).
  • Juin 2013, Juin 2014, Mai 2015 et Mai 2016: Colloque annuel de l'Association des statisticiennes et statisticiens du Québec, Québec.
  • Novembre 2015: Jeudi de l'Association des statisticiennes et statisticiens du Québec, U. Montréal.
  • Mars 2015: Statistiquement probable. Les filles et les sciences, U. Laval (Québec).

Participation à des jurys (hors de l’institution)

  • Juin 2020. Juge au concours  d’affiches d’études de cas en analyse de données de la Société Statistique du Canada.

Publications et communications

Publications

  • Articles scientifiques : https://www.bouchrarnasri.com/scientific-articles
  • Logiciels :  https://www.bouchrarnasri.com/r-packages

Communications

Communications comme conférencière invitée.

  • https://www.bouchrarnasri.com/talks

Autres communications.

J'ai donné 14 communications comme conférencière non invitée dans plusieurs villes au Canada et à l'étranger.

Disciplines

  • Médecine préventive
  • Statistiques
  • Épidémiologie et biostatistique
  • Climatologie et météorologie
  • Eau et environnement

Champ d’expertise

  • Modèles statistiques
  • Statistiques appliquées
  • Biostatistiques
  • Analyse multivariée
  • Méthodes quantitatives
  • Intelligence artificielle
  • Changements climatiques
  • Environnement
  • Santé publique
  • COVID-19