Madame Siam KNECHT / Docteur

Enseignement et recherche, enseignement supérieur*enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques*

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Emplois

Recherche : NON

Doctorat

Titre : RECHERCHES BIOMEDICALES Recherche clinique, simulation et sciences paramédicales

1ère inscription en thèse : 1 octobre 2022 / 3A

Ecole doctorale : Recherches Biomédicales

Date de soutenance de thèse : 12 décembre 2025

Sujet : Apport de l'intelligence artificielle pour améliorer l'estimation du sexe et du nombre minimum d'individus en anthropologie médico-légale

Directeur de thèse : ADALIAN Pascal

Co-directeur :

Unité de recherche : ADES - Anthropologie bio-culturelle, Droit, Ethique et Santé

Master

Titre : Humanités médicales

juillet 2022 - Aix-Marseille Université

Mention : BIEN

Production scientifique

  • Technical note: Interest of focused fields in post-mortem computed tomography using photorealistic images for age at death estimation from the pubic symphysis
    Forensic Science International, 2024
    Marion Vallée, Siam Knecht, Alain Blum, Mélanie Henriques, Frédéric Savall, Kathia Chaumoitre, Pascal Adalian, Laurent Martrille
    https://hal.science/hal-04611391v1
  • Sex assessment using the radius bone in a French sample when applying various statistical models
    International Journal of Legal Medicine, 2023
    Luisa Nogueira, Fréderic Santos, François Castier, Siam Knecht, Caroline Bernardi, Véronique Alunni
    https://hal.science/hal-04611384v1
  • Sex estimation from long bones: a machine learning approach
    International Journal of Legal Medicine, 2023
    Siam Knecht, Fréderic Santos, Yann Ardagna, Véronique Alunni, Pascal Adalian, Luísa Nogueira
    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37526736/
  • Sex estimation from long bones: a machine learning approach
    International Journal of Legal Medicine, 2023
    Siam Knecht, Frédéric Santos, Yann Ardagna, Véronique Alunni, Pascal Adalian, Luisa Nogueira
    https://hal.science/hal-04611365v1
  • Sex estimation from the greater sciatic notch: a comparison of classical statistical models and machine learning algorithms
    International Journal of Legal Medicine, 2021
    Caroline Bernardi, Luísa Nogueira, Véronique Alunni, Gérald Quatrehomme, Siam Knecht, Maël Servant, Frédéric Santos
    https://hal.science/hal-03479407v1

Langues

Anglais : B2 - Intermédiaire supérieur

Français : C2 - Maternel