Professeur agrégé et chercheur régulier
Affiliation
Université de Montréal
Axe de recherche
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Marc Lanovaz est un chercheur en analyse du comportement et en psychoéducation.
Ses travaux touchent l’utilisation de l’apprentissage automatique pour améliorer la prise de décisions cliniques ainsi que le développement d’applications mobiles et web pour faciliter la dispensation de services auprès des personnes autistes ou ayant une déficience intellectuelle. Son programme propose une approche intersectorielle à la recherche en troubles du développement. Notamment, ses projets rejoignent à la fois la santé, les sciences sociales et l’informatique.
Thèmes de recherche
- Apprentissage automatique
- Intelligence artificielle
- Soutiens technologiques
- Déficience intellectuelle
- Autisme
Projets de recherche
En cours (2023-2024)
- Technologie mobile pour soutenir l’intégration en emploi des personnes autistes
- Apprentissage automatique pour prédire l’apparition des comportements problématiques
- Mesure et détection automatique des comportements problématiques à l’aide de l’intelligence artificielle
- Validité des méthodes d’évaluation continue en contexte de pratique
- Analyse et intervention multimodales : Une évaluation préliminaire
Publications
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Lanovaz, M.J. et *Primiani, R. (2023) Waiting for baseline stability in single-case designs: Is it worth the time and effort? Behavior Research Methods. 55 2: 843-854.
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Dufour, M.M., Lanovaz, M.J., et Plusquellec, P. (2023) Salivary Cortisol and Stereotypy in Minimally Verbal Children with Autism: A Pilot Study. Journal of Developmental and Physical Disabilities. 35 4: 631-646.
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Préfontaine, I., Morizot, J., Lanovaz, M.J., et Rivard, M. (2023) Changes in Autistic Symptoms and Adaptive Functioning of Children Receiving Early Behavioral Intervention in a Community Setting: A Latent Growth Curve Analysis. Journal of Autism and Developmental Disorders. 53 3: 901-917.
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Deochand, N., Lanovaz, M.J., et Costello, M.S. (2023) Assessing Growth of BACB Certificants (1999–2019). Perspectives on Behavior Science.
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Cook, J.L., Baruni, R.R., et Lanovaz, M.J. (2023) Noncompliance, in Handbook of applied behavior analysis for children with autism: Clinical guide to assessment and treatment, J.L. Matson, Editor Springer: New York.
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Lanovaz, M.J., Wheatley, T.L., et Richling, S.M. (2023) Compliance Training, in Handbook of Applied Behavior Analysis: Integrating Research into Practice, J.L. Matson, Editor Springer International Publishing: Cham. p. 931-945.
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Préfontaine, I., Lanovaz, M.J., et Rivard, M. (2022) Brief Report: Machine Learning for Estimating Prognosis of Children with Autism Receiving Early Behavioral Intervention-A Proof of Concept. Journal of Autism and Developmental Disorders.
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Lanovaz, M.J. (2022) Some Characteristics and Arguments in Favor of a Science of Machine Behavior Analysis. Perspectives on Behavior Science. 45 2: 399-419.
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Lanovaz, M.J. et Bailey, J.D. (2022) Tutorial: Artificial neural networks to analyze single-case experimental designs. Psychological Methods.
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*Touré, M., Lesage, A.D., et Poder, T.G. (2022) Development of a balanced instrument to measure global health-related quality of life: The 13-MD. Frontiers in psychiatry. Original Research. 13.
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Formations
Doctorat en psychopédagogie
Université McGill
Maîtrise en analyse appliquée du comportement
St. Cloud State University, États-Unis
Baccalauréat en enseignement préscolaire et primaire
Université McGill
Distinctions
- 2019 Chercheur-boursier Junior 2 (Fonds de recherche du Québec – Santé)
- 2015 Chercheur-boursier Junior 1 (Fonds de recherche du Québec – Santé)