Nom : SAHMER Prénom : Karin Pôle : Economie, Gestion et

Nom : SAHMER
Prénom : Karin
Pôle : Economie, Gestion et Statistiques
Fonction : Enseignant-chercheur
Tél : 03 28 38 48 14
Email : [email protected]
Parcours:
Depuis mars 2008 : Enseignant chercheur à l'ISA Lille.
2006-2008 : Poste ATER (section 26) à l'IUT de Caen, département Statistique et
Traitement Informatique des Données (STID).
2003-2006 : Doctorat en cotutelle entre l'université de Rennes 2 et l'université de
Dortmund, préparé dans l'unité mixte de recherche en sensométrie et chimiométrie,
ENITIAA / INRA Nantes
2003: Diplom-Statistikerin (diplôme de niveau bac +5 en statistique) à l'université de
Dortmund, Allemagne
Axes de recherche et spécialité :
• Classification de variables
• Statistique appliquée à l’analyse sensorielle
Publications
Articles parus dans des revues avec comité de lecture :
K. Sahmer, E. M. Qannari (2008). Procedures for the selection of a subset of attributes in
sensory profiling, Food Quality and Preference, 19 (2), 141-145.
K. Sahmer, E. Vigneau, E. M. Qannari (2006). A cluster approach to analyze preference
data: Choice of the number of clusters, Food Quality and Preference, 17 (3-4), 257-265.
E. Vigneau, E. M. Qannari, K. Sahmer, D. Ladiray (2006). Classification de variables
autour de composantes latentes, Revue de Statistique Appliquée, LIV (1), 27-45.
E. Vigneau, K. Sahmer, E. M. Qannari, D. Bertrand (2005). Clustering of variables to
analyze spectral data, Journal of Chemometrics, 19 (3), 122-128.
Articles parus dans des Proceedings avec comité de lecture
K. Sahmer (2013). A Model for the Clustering of Variables Taking into Account External
Data, in: A. Giusti, G. Ritter, M. Vichi. Classification and Data Mining.
Volume 44 of Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization,
Springer Verlag Heidelberg - Berlin, pages 81-88.
K. Sahmer, M. Hanafi, E. M. Qannari (2006). Assessing Unidimensionality within PLS
Path Modeling Framework, in: M. Spiliopoulou, R. Kruse, A. Nürnberger, C. Borgelt, W.
Gaul. From Data and Information Analysis to Knowlegde Engineering. Volume 30 of
Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Springer Verlag
Heidelberg - Berlin, pages 222-229.
K. Sahmer, E. Vigneau, E. M. Qannari, J. Kunert (2005). Clustering of Variables with
Missing Data: Application to Preference Studies, in: C. Weihs, W. Gaul. Classification -
The Ubiquitous Challenge, Volume 28 of Studies in Classification, Data Analysis, and
Knowledge Organization,
Springer Verlag Heidelberg - Berlin, pages 208-215.
Thèses
Thèse en cotutelle entre l'université de Rennes 2 et l'université de Dortmund :
Propriétés et extensions de la classification de variables autour de composantes latentes.
Application en évaluation sensorielle.
Téléchargeable : http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00129227