Name: measuring engagement of spectators of social digital games
Uploaded: 2021-07-03T13:00:00
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Nous tenons à remercier MITACS, en partenariat avec l’entreprise qui a créé le jeu, d’avoir financé ce projet de recherche.

Le protocole suivant a été approuvé par le comité d’éthique de HEC Montréal avant le début de la collecte de données.
1. Sélection des participants à l’expérience
<ol><li>Recruter des participants âgés de 18 ans et plus. Assurez-vous que les participants comprennent la langue de l’expérience, peuvent se tenir debout pendant 20 min, possèdent un smartphone datant d’un maximum de 5 ans, n’ont pas d’allergies cutanées ou de sensibilités, n’ont pas de stimulateur c...

<ol>
	<li>Cheung, G., Huang, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Starcraft+from+the+stands:+Understanding+the+game+spectator.">Starcraft from the stands: Understanding the game spectator.</a> Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. , 763-772 (2011).</li><li>Foxlin, E., Wormell, T., Browne, C., Donfrancesco, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Motion+tracking+system+and+method+using+camera+and+non-camera+sensors.">Motion tracking system and method using camera and non-camera sensors.</a> Google Patents. 2 (12), (2014).</li><li>Nacke, L. E., Bernhaupt, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Games+User+Research+and+Physiological+Game+Evaluation.">Games User Research and Physiological Game Evaluation.</a> Game User Experience Evaluation. , 63-86 (2015).</li><li>Hazlett, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+emotional+valence+during+interactive+experiences:+Boys+at+video+game+play.">Measuring emotional valence during interactive experiences: Boys at video game play.</a> Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. , 1023-1026 (2006).</li><li>Charland, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+the+multiple+dimensions+of+engagement+to+characterize+learning:+A+neurophysiological+perspective.">Assessing the multiple dimensions of engagement to characterize learning: A neurophysiological perspective.</a> Journal of Visualized Experiments: JoVE. (101), (2015).</li><li>Martey, R. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+game+engagement:+multiple+methods+and+construct+complexity.">Measuring game engagement: multiple methods and construct complexity.</a> Simulation and Gaming. 45, 528-547 (2014).</li><li>Lang, P. J., Bradley, M. M., Hamm, A. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Looking+at+pictures:+evaluative,+facial,+visceral,+and+behavioral+responses.">Looking at pictures: evaluative, facial, visceral, and behavioral responses.</a> Psychophysiological Research. 30, 261-273 (1993).</li><li>Bradley, M. M., Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+emotion:+The+self-assessment+manikin+and+the+semantic+differential.">Measuring emotion: The self-assessment manikin and the semantic differential.</a> Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry. 25 (1), 49-59 (1994).</li><li>Granato, M., Gadia, D., Maggiorini, D., Ripamonti, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+empirical+study+of+players'+emotions+in+VR+racing+games+based+on+a+dataset+of+physiological+data.">An empirical study of players' emotions in VR racing games based on a dataset of physiological data.</a> Multimedia Tools and Applications. 79, 33657-33686 (2020).</li><li>Ravaja, N., Saari, T., Salminen, M., Laarni, J., Kallinen, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phasic+emotional+reactions+to+video+game+events:+A+psychophysiological+investigation.">Phasic emotional reactions to video game events: A psychophysiological investigation.</a> Media Psychology. 8 (4), 323-341 (2006).</li><li>Alcorn, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pong.">Pong.</a> Atari. , (1972).</li><li>Labonte-LeMoyne, E., Courtemanche, F., Fredette, M., L&#233;ger, P. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+wild+is+too+wild:+Lessons+learned+and+recommendations+for+ecological+validity+in+physiological+computing+research.">How wild is too wild: Lessons learned and recommendations for ecological validity in physiological computing research.</a> PhyCS 2018 - Proceedings of the 5th International Conference on Physiological Computing Systems. , (2018).</li><li>Rozendaal, M. C., Braat, B. A. L., Wensveen, S. A. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exploring+sociality+and+engagement+in+play+through+game-control+distribution.">Exploring sociality and engagement in play through game-control distribution.</a> AI and Society. 25 (2), 193-201 (2010).</li><li>Downs, J., Smith, W., Vetere, F., Loughnan, S., Howard, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Audience+experience+in+social+videogaming.">Audience experience in social videogaming.</a> Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. , 3473-3482 (2014).</li><li>Tekin, B. S., Reeves, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ways+of+spectating:+Unravelling+spectator+participation+in+Kinect+play.">Ways of spectating: Unravelling spectator participation in Kinect play.</a> Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings. 2017, 1558-1570 (2017).</li><li>Downs, J., Vetere, F., Smith, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differentiated+participation+in+social+videogaming.">Differentiated participation in social videogaming.</a> OzCHI 2015: Being Human - Conference Proceedings. , 92-100 (2015).</li><li>Courtemanche, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Method+of+and+system+for+processing+signals+sensed+from+a+user.">Method of and system for processing signals sensed from a user.</a> US Patent. , (2018).</li><li>Batista, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Benchmarking+of+the+BITalino+biomedical+toolkit+against+an+established+gold+standard.">Benchmarking of the BITalino biomedical toolkit against an established gold standard.</a> Healthcare Technology Letters. 6 (2), 32-36 (2019).</li><li>L&#233;ger, P. M., Courtemanche, F., Fredette, M., S&#233;n&#233;cal, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+cloud-based+lab+management+and+analytics+software+for+triangulated+human-centered+research.">A cloud-based lab management and analytics software for triangulated human-centered research.</a> Lecture Notes in Information Systems and Organisation. 29, 93-99 (2019).</li><li>Greco, A., Valenza, G., Lanata, A., Scilingo, E. P., Citi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+convex+optimization+approach+to+electrodermal+activity+processing.">A convex optimization approach to electrodermal activity processing.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 63 (4), 797-804 (2015).</li><li>Braithwaite, J., Watson, D., Robert, J., Mickey, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Guide+for+Analysing+Electrodermal+Activity+(EDA)+&amp;+Skin+Conductance+Responses+(SCRs)+for+Psychological+Experiments.">A Guide for Analysing Electrodermal Activity (EDA) &amp; Skin Conductance Responses (SCRs) for Psychological Experiments.</a> Psychophysiology. (49), (2015).</li><li>O'Brien, H. L., Cairns, P., Hall, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+practical+approach+to+measuring+user+engagement+with+the+refined+user+engagement+scale+(UES)+and+new+UES+short+form.">A practical approach to measuring user engagement with the refined user engagement scale (UES) and new UES short form.</a> International Journal of Human Computer Studies. (112), 28-39 (2018).</li><li>Baron, R. M., Kenny, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+moderator-mediator+variable+distinction+in+social+psychological+research.+conceptual,+strategic,+and+statistical+considerations.">The moderator-mediator variable distinction in social psychological research. conceptual, strategic, and statistical considerations.</a> Journal of Personality and Social Psychology. 51 (6), 1173-1182 (1986).</li><li>Nacke, L. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Game User Experience Evaluation. , (2015).</li><li>Lam, S. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+store+environment+on+shopping+behaviors:+A+critical+review.">The effects of store environment on shopping behaviors: A critical review.</a> Advances in Consumer Research. 28 (1), 190-197 (2001).</li></ol>

Veuillez noter que les étapes ont été effectuées dans le studio des créateurs du jeu mais pourraient être reproduites dans un cadre de laboratoire ou dans un autre environnement disposant de suffisamment d’espace pour s’adapter au jeu. Il est important de noter que la boîte de synchronisation ne peut transmettre une impulsion qu’aux lumières et aux boîtes EDA qui se trouvent à moins de 20 mètres. Par conséquent, la salle de jeu ou le terrain de jeu ne doit pas être plus grand.
<p class="jove_conten...

L’étude de l’expérience des spectateurs du jeu aide à mieux comprendre les aspects positifs et négatifs du jeu, et à son tour, peut aider à améliorer sa conception1. Les innovations récentes dans l’industrie du jeu ont permis de nouveaux types d’expériences qui vont de l’avant à partir du jeu traditionnel basé sur console2. Avec les jeux numériques qui utilisent des systèmes de suivi de mouvement qui ne sont pas confinés dans un écran, le public n’a plus besoin d’être positionné dans un endroit fixe. Cette nouvelle réalité crée des défis dans l’évaluation de l’expérience des spectateurs. L’expérience a été réalisée dans le studio des créateurs du jeu mais pourrait être reproduite dans un cadre de laboratoire ou un autre environnement qui a suffisamment d’espace pour s’adapter au jeu.
Le but de cette méthodologie est de mesurer l’engagement des spectateurs lors d’un jeu numérique social. Plus précisément, l’excitation, qui conduit à l’engagement, sera mesurée lorsque le spectateur aura accès à une application web qui influence le gameplay. Cette méthode combine des données physiologiques et autodéclarées. Comme ce jeu est social et implique un groupe de personnes qui bougent, l’expérience est filmée. Avec l’utilisation de caméras et d’appareils physiologiques portables, nous avons pu synchroniser les données physiologiques avec les événements du jeu. Les appareils portables (boîtes EDA) sont des boîtes imprimées en 3D qui sont connectées à des électrodes qui enregistrent l’activité physiologique. Les boîtiers disposent d’un interrupteur ON/OFF, d’indicateurs visuels, d’un emplacement pour carte microSD et d’emplacements de chargement. Les indicateurs visuels aident en cas de dépannage. Par exemple, ceux-ci indiquent si le microSD est fonctionnel, montrent l’état des connexions Bluetooth et Wi-Fi et signalent si des données physiologiques sont enregistrées.
L’utilisation de mesures physiologiques est une approche courante et validée pour mesurer l’engagement du jeu3. La valence physiologique a été mesurée dans le contexte des jeux vidéo4. Il a également été utilisé dans d’autres domaines de recherche tels que l’éducation5. Parce que l’engagement émotionnel n’est pas observable et que l’auto-évaluation peut être biaisée, Charland et coll. ont utilisé l’excitation physiologique pour évaluer l’engagement émotionnel chez les apprenants qui résolvaient des problèmes5. Ils ont utilisé l’activité électrodermique (EDA) pour mesurer l’excitation physiologique, qui est une méthode largement utilisée6. L’EDA est la mesure de la conductivité de la peau, qui varie en fonction des différences d’activité des glandes sudoripares3. Cette mesure est une corrélation importante avec les variations émotionnelles en temps réel. L’EDA est associée à de nombreuses constructions telles que le stress, l’excitation, la frustration et l’engagement7. Il est donc recommandé de compléter les données de l’AED par des réponses autodéclarées afin d’associer les données à la bonne construction3. Le mannequin d’auto-évaluation (SAM) est une échelle pictographique auto-rapportée qui évalue trois dimensions de l’émotion: valence, excitation et dominance8. Le travail actuel a utilisé la dimension de l’excitation, évaluée à l’aide d’une échelle visuelle de Likert à 9 points, allant du calme à l’excitation. L’excitation perçue a été utilisée en combinaison avec l’excitation physiologique7.
Dans les contextes de jeux vidéo traditionnels, les spectateurs sont assis sur une chaise et restent plus ou moins dans la même position pendant toute la durée de l’expérience. On s’attend à ce qu’ils regardent un écran où les actions ont lieu. Ce paramètre a été vu dans des études de jeux précédentes utilisant des données physiologiques9. Dans ce cas, il est simple de commencer l’enregistrement du jeu en même temps que l’enregistrement des données physiologiques10.
Dans le contexte des nouveaux jeux numériques qui sont joués à l’extérieur de l’écran, et dans lesquels les participants se tiennent debout et sont libres de se déplacer, l’enregistrement EDA traditionnel pourrait ne pas être approprié. Le jeu utilisé dans cette étude s’apparente à un Pong11grandeur nature . Ce jeu est composé d’une balle et de deux pagaies, chacune à une extrémité du terrain de jeu. Les joueurs déplacent leur pagaie afin de pousser la balle d’un bout à l’autre du terrain. Dans la version utilisée pour cette recherche, le jeu est projeté sur le terrain et les joueurs utilisent leur corps comme contrôleurs pour les pagaies. La technologie de détection de mouvement permet à la pagaie de suivre les deux joueurs qui sont situés de part et d’autre du terrain de jeu. Un exemple de la façon dont les joueurs empêchent la balle de frapper le mur virtuel derrière eux est présenté dans Figure 1. Le jeu implique également des spectateurs debout sur les côtés du terrain de jeu, qui peuvent utiliser leurs smartphones pour influencer le gameplay. À l’aide d’une application Web mobile, les spectateurs peuvent voter pour certains power-ups ou obstacles qui peuvent aider ou nuire aux joueurs (par exemple, moins de murs contre plus de balles, ou moduler la vitesse de la balle). L’option avec le plus de votes gagne.
Dans cette étude, nous étudions l’influence de l’interactivité sur les spectateurs. Les conditions d’interactivité sont avec ou sans smartphone. Nous avons comparé l’engagement des spectateurs dans ces deux conditions. Un plan à l’intérieur du sujet a été utilisé pour la condition d’interactivité, afin d’évaluer la différence dans l’excitation, et donc dans l’engagement. Dans la présente étude, des groupes de 12 personnes étaient idéaux pour promouvoir la validité écologique du jeu12. deux personnes en tant que joueurs et 10 en tant que spectateurs. Seulement deux boîtes EDA étaient disponibles pour notre étude, de sorte que nous avions un total de huit groupes qui totalisaient 16 ensembles de données EDA (deux participants avec enregistrement EDA par groupe de 12). Chaque membre du public a été assigné au hasard à deux jeux avec accès à son smartphone pour influencer le gameplay et à un jeu sans accès à son smartphone. La littérature sur l’engagement dans les jeux suggère que donner de nombreuses options interactives peut conduire à un engagement plus élevé13. La recherche en éducation a révélé que l’excitation physiologique est un corrélat de l’engagement émotionnel5. En nous appuyant sur la littérature sur l’engagement dans le jeu et la recherche en éducation, nous avons émis l’hypothèse que donner aux spectateurs l’accès à l’interactivité augmentera l’excitation, ce qui augmentera leur engagement.
Contrairement aux études sur l’expérience des joueurs, les études sur les spectateurs d’un jeu numérique utilisent rarement des mesures psychophysiologiques. Ils sont principalement réalisés avec les questionnaires14,l’observation15et les entretiens16. L’une des difficultés de l’utilisation de mesures psychophysiologiques avec les spectateurs est qu’ils sont souvent un groupe et que leurs mouvements sont moins prévisibles que ceux des joueurs. Cette méthodologie utilise plusieurs caméras pour capturer les participants et les boîtes lumineuses, ce qui permet de relier les données vidéo et physiologiques des participants.
Comme nous avons utilisé une conception dans le sujet pour la condition du smartphone, chaque sujet a participé à deux jeux avec la condition d’interactivité, en utilisant son smartphone, et à un jeu dans la condition de contrôle, sans l’utilisation de son smartphone. La synchronisation des données EDA avec les débuts et les fins de chaque partie était donc cruciale pour permettre l’évaluation des différences dans chaque condition d’interactivité. Il serait impossible de commencer l’enregistrement des trois caméras en même temps que l’enregistrement de l’EDA sur les spectateurs en raison des dimensions de la salle. Pour surmonter ce problème, nous avons utilisé une nouvelle technique de synchronisation appelée protocole de synchronisation sans fil pour l’acquisition de données utilisateur multimodales17. Les signaux Bluetooth Low Energy (BLE) sont envoyés simultanément d’une boîte de synchronisation aux boîtiers EDA et aux boîtiers lumineux (voir figure 2). La boîte de synchronisation est une boîte imprimée en 3D avec des interrupteurs ON/OFF et auto/manuel et un bouton. La fonction manuelle est utilisée pour tester les signaux à l’aide du bouton. Les signaux sont des nombres incrémentés qui commencent à un et qui sont affichés sur les boîtes lumineuses imprimées en 3D. Les numéros sont affichés aux caméras, et les mêmes numéros sont également enregistrés dans le fichier de données EDA (voir Figure 3). Cela permet de synchronisation des événements qui se produisent dans le jeu avec les variations des enregistrements EDA. Dans notre cas, les événements identifiés étaient les débuts et les fins des trois matchs. Ensuite, nous pourrions lier le jeu à la condition et au numéro de participant. De cette façon, nous avons identifié quel ensemble de données correspondait à chaque condition.
La section suivante décrit le protocole qui permet l’utilisation de la technique développée par Courtemanche et al.17. Nous avons adapté la technique pour répondre à notre question de recherche. Ce protocole a reçu un certificat d’éthique du comité d’éthique de notre établissement. Dans ce protocole, nous utilisons des dispositifs physiologiques18, montés dans un boîtier imprimé en 3D. Nous désignerons l’appareil comme les boîtes EDA (boîtes utilisées pour enregistrer l’EDA du participant), la boîte lumineuse (la boîte avec une lumière numérique) et la boîte de synchronisation (boîte qui envoie des signaux aux boîtes EDA et les boîtes lumineuses pour synchroniser les données). Le logiciel de synchronisation permettant le protocole de synchronisation sans fil pour l’acquisition de données utilisateur multimodales17 a été intégré sur les boîtiers.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>BITalino (r)evolution Freestyle Kit (PLUX Wireless biosignals S.A.)&#160;</td>
			<td>BITalino</td>
			<td>810121006</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Devices (1 syncbox, 3 light boxes, 2 EDA boxes)</td>
			<td>Developed by Tech3Lab researchers1</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CubeHX2</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Charging station</td>
			<td>Prime 60W 12A 6-Port Desktop Charger</td>
			<td>RP-PC028</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>6 USB3 wires for charging</td>
			<td>Insignia 3m (10 ft.) Charge-and-Play USB A/ Micro USB Cable</td>
			<td>NS-GPS4CC101-C2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3D scanner</td>
			<td>Velodyne LiDAR</td>
			<td>VLP-16</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Projectors</td>
			<td>Barco</td>
			<td>F90-W13</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Jerseys* (fabric, tape, string)</td>
			<td>Any</td>
			<td>Any</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 low light cameras</td>
			<td>Sony</td>
			<td>A7S</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 tripods for the A7S</td>
			<td>Manfrotto</td>
			<td>MVK500190XV</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 light stands for the go pro and the syncbox</td>
			<td>Impact&#160;</td>
			<td>LS-8AI</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1 plier for the light stand of the syncbox</td>
			<td>Neewer&#160;</td>
			<td>Super Clamp Plier Clip</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1 magic arm for the light box of the go pro</td>
			<td>Magic Arm</td>
			<td>143A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1 Go Pro</td>
			<td>Go Pro</td>
			<td>5</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1 Microphone</td>
			<td>Rode&#160;</td>
			<td>VideoMic Rycote</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 armbands</td>
			<td>Amyzor</td>
			<td>Moisture Wicking Sweatband&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>*Make them yourself by taping the number on the fabric and perforating two holes to enter the string</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sources: 
			1.Courtemanche, F. et al. Method of and System for Processing Signals Sensed 
			From a User. US 15/552,788 (2018). 
			2. L&#233;ger, P.M., Courtemanche, F., Fredette, M., S&#233;n&#233;cal, S. A cloud-based lab 
			management and analytics software for triangulated human-centered research. 
			In Lecture Notes in information Systems and Neuroscience. Edited by Thomas 
			Fischer, 93-99, Springer. Cham (2019).</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring engagement of spectators of social digital games

L’objectif de cette méthodologie est d’évaluer les mesures explicites et implicites de l’engagement des spectateurs pendant les jeux numériques sociaux dans un groupe de participants avec des systèmes de suivi de mouvement. Dans le contexte de jeux qui ne sont pas confinés dans un écran, mesurer les différentes dimensions de l’engagement telles que l’excitation physiologique peut être difficile. L’étude se concentre sur les spectateurs du jeu et les différences dans leur engagement en fonction de l’interactivité. L’engagement est mesuré à l’autise à l’autisation physiologique et autodéclarée, ainsi qu’à l’issue d’un questionnaire d’engagement à la fin de l’expérience. L’excitation physiologique est mesurée à l’avec des capteurs d’activité électrodermique (EDA) qui enregistrent les données sur un appareil portable (boîte EDA). La portabilité était essentielle en raison de la nature du jeu, qui s’apparente à un pong grandeur nature et comprend de nombreux participants qui bougent. Pour avoir une vue d’ensemble des événements du jeu, trois caméras sont utilisées pour filmer trois angles du terrain de jeu. Pour synchroniser les données EDA avec les événements qui se produisent dans le jeu, des boîtes avec des numéros numériques sont utilisées et mises dans les cadres des caméras. Les signaux sont envoyés d’une boîte de synchronisation simultanément aux boîtes EDA et aux boîtes lumineuses. Les boîtes lumineuses affichent les numéros de synchronisation des caméras, et les mêmes numéros sont également enregistrés dans le fichier de données EDA. De cette façon, il est possible d’enregistrer l’EDA de nombreuses personnes qui se déplacent librement dans un grand espace et de synchroniser ces données avec les événements du jeu. Dans notre étude particulière, nous avons pu évaluer les différences d’excitation pour les différentes conditions d’interactivité. L’une des limites de cette méthode est que les signaux ne peuvent pas être envoyés plus loin que 20 mètres. Cette méthode est donc appropriée pour enregistrer des données physiologiques dans des jeux avec un nombre illimité de joueurs, mais est limitée à un espace limité.

La présente section décrit les résultats représentatifs de cette étude. Nous avons recruté des participants en utilisant les médias sociaux et le panel de participants de notre institution. Sur les 78 participants, 40 étaient des femmes. L’âge moyen était de 22 ans. Aucun des participants n’avait auparavant joué le jeu. D’autres critères d’exclusion se trouvent à l’étape 1 du protocole.
Les statistiques descriptives, qui peuvent être vues dans le tableau 1</str...

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Measuring Engagement of Spectators of Social Digital Games

Nous proposons une méthodologie qui permet de mesurer l’engagement des spectateurs dans un jeu numérique social combinant des données physiologiques et autodéclarées. Comme ce jeu numérique implique un groupe de personnes en mouvement libre, l’expérience est filmée à l’aide d’une technique de synchronisation qui relie les données physiologiques aux événements du jeu.

Mesure de l’engagement des spectateurs des jeux numériques sociaux

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of ...

Le but de ce protocole est de permettre la mesure de l’engagement des participants à un jeu numérique social. Cette méthode combine des données physiologiques et autodéclarées. Comme ce jeu est social et implique donc un groupe de personnes qui se déplacent, l’expérience est filmée afin de synchroniser les données physiologiques avec les événements du jeu.Il s’agit du matériel nécessaire pour exécuter le protocole. Nous appellerons les boîtes EDA Box, la boîte utilisée pour enregistrer l’EDA du participant. Light box, la boîte avec des numéros numériques.Et la boîte de synchronisation, la boîte qui envoie des signaux à la boîte EDA et les boîtes lumineuses pour synchroniser les données. Nous avons également besoin de deux brassards, des électrodes EDA, des capteurs EDA, du ruban médical et des lingettes antiseptiques. Branchez les boîtiers EDA, les trois boîtiers lumineux et le boîtier de synchronisation dans la station de charge.Placez les formulaires de consentement, le questionnaire pré expérimental et les chandails sur une table dans la zone d’accueil. Ensuite, testez la connexion Bluetooth sur les boîtiers lumineux. Définissez la zone de synchronisation sur manuel.Allumez les trois boîtes lumineuses. Allumez les deux boîtes EDA. Activez le Bluetooth sur les boîtiers EDA.Activez la zone de synchronisation, puis appuyez sur le bouton d’impulsion de la zone de synchronisation. La boîte lumineuse doit clignoter le numéro un. Ensuite, définissez la boîte de synchronisation et les zones lumineuses en place pour la collection.Placez les boîtes lumineuses en vue de chaque caméra. Placez la boîte de synchronisation sur le trépied à une hauteur de six pieds et réglez-la sur auto. Placez la caméra afin que le cadrage inclue les quatre extrémités du terrain de jeu du jeu et la boîte à lumière.Accueillez les participants à la porte d’entrée. Dites-leur d’aller s’asseoir à la table. Une fois que tous les participants sont arrivés et assis, décrivez les outils qui seront utilisés pour recueillir des données pour la présente étude.Cette description doit être écrite dans le formulaire de consentement. Ensuite, dites aux deux participants choisis au hasard de vous suivre pour installer l’équipement EDA. Pendant ce temps, les autres participants peuvent commencer à remplir le questionnaire pré-expérience.Sur la main non dominante, demandez au participant d’enlever tous les bijoux. Utilisez une lingette antiseptique pour nettoyer la zone où les électrodes seront placées. Retirez l’électrode du plastique et placez-la sur la main du participant.Ensuite, enclenchez les deux capteurs sur les deux électrodes. Le fil rouge doit être placé sur le côté du pouce. Le fil noir doit être placé de l’autre côté, sous le doigt rosé.Branchez le fil du capteur sur le port A3 de la boîte EDA. Demandez au participant s’il a tendance à avoir les paumes moites. S’ils disent que c’est le cas, enroulez du ruban médical autour des électrodes sans toucher la partie métallique.Ajoutez ensuite un brassard sur la paume de la main pour fixer les capteurs et les électrodes en place. Allumez ensuite l’appareil EDA. Vérifiez que le commutateur Bluetooth est toujours allumé.Vérifiez que les quatre lumières clignotent. Notez le numéro du participant et le numéro de la boîte EDA, puis placez la boîte EDA sur sa ceinture ou dans la poche du participant. Une fois que tous les participants ont rempli le questionnaire pré-expérimental, promenez-les au studio de jeu, puis enregistrez une lumière de base.Pour ce faire, dites aux participants que vous devez calibrer vos outils et demandez-leur de respirer calmement et de réparer quelque chose devant leurs yeux pendant deux minutes. Simultanément, éteignez les appareils EDA, puis allumez-les. Démarrez ensuite une minuterie pendant deux minutes.Une fois les minutes terminées, éteignez l’appareil EDA et 99 le 99. Commencez l’enregistrement des trois caméras et allumez les trois boîtes lumineuses. Vérifiez également que les boîtes lumineuses et le terrain de jeu complet sont toujours dans le cadre de la caméra.Vérifiez que la zone de synchronisation est active automatiquement et activez la zone de synchronisation. Expliquez le jeu. Dites-leur qu’ils jouent est similaire au ping-pong et qu’ils comprendront en jouant.Pour gagner, un joueur doit faire trois points. Dites-leur également que certains membres du public utiliseront leurs smartphones pour influencer le jeu en visitant l’URL du site Web qui est projetée sur le terrain de jeu. Ensuite, dites-leur qui prendra le rôle de joueur et qui sera sur la touche en tant que spectateurs.Annoncez quel spectateur utilisera son smartphone pour ce match. Pendant que les participants jouent, vérifiez visuellement que les lumières clignotent toutes les 10 secondes. Entre chaque partie, demandez aux participants de remplir le questionnaire à l’échelle du mannequin d’auto-évaluation sur leur smartphone, sur une URL.Donnez-leur le lien du questionnaire. Demandez au participant de vous donner la boîte. Éteignez l’appareil.Désactivez le Bluetooth de l’appareil, débranchez le capteur du port A3, puis retirez le brassard. Détachez les capteurs des électrodes et demandez au participant de retirer le ruban médical et les électrodes de sa main. Donnez aux participants un mouchoir pour enlever la crème dans la main.Ensuite, retirez la mini carte SD de la boîte EDA et faites de même avec le deuxième participant EDA. Lorsque c’est fini, demandez aux participants à l’AED de remplir également le questionnaire de fin d’expérience. Ensuite, faites un compte rendu aux participants.Une fois qu’ils ont terminé, remerciez-les de leur participation, dites-leur les objectifs de leur recherche et leur rémunération. Ensuite, sortez-les. Après avoir démonté et rangé le matériel de collecte de données, transférer les données physiologiques sur l’ordinateur.Placez la mini carte SD à partir de la boîte EDA dans l’adaptateur. Transférez les données vers l’ordinateur dans un dossier nommé par le numéro du participant. Vérifiez que les données sont valides.Sélectionnez les données et placez-les dans une feuille de calcul. Masquer les colonnes qui ne sont pas utiles. Sélectionnez environ un à 3000 et faire un nuage de points.Si les données sont comprises entre 240 et 550, elles sont valides. Vérifiez ensuite si les marqueurs générés par la zone de synchronisation sont présents en sélectionnant la colonne d’événements et en la triant. Parfois, il y a des marqueurs qui n’apparaissaient pas.Ce n’est pas un problème. Avec un seul marqueur, vous pouvez calculer les débuts et les fins de vos événements. Appuyez sur le contrôle Z pour replacer les marqueurs là où ils se trouvent.Préparez les données pour l’analyse. Ajoutez une colonne event_start_end. Regardez le métrage et, lorsqu’il y a le début d’un événement, calculez la différence entre l’heure de l’événement et le dernier marqueur.Lorsque vous trouvez les secondes liées au début de l’événement, ajoutez un marqueur nommé event1_start. Faites de même pour la fin de l’événement. Répétez ensuite ces étapes pour la ligne de base.Lorsque vous avez terminé d’ajouter les marqueurs, exportez la feuille de calcul dans un fichier texte. Vous en aurez deux par participant, un avec les données et un avec la ligne de base. Ensuite, importez ces fichiers dans un logiciel.Cela générera un fichier prêt pour l’analyse qui contient l’heure relative, l’heure absolue, les événements et le signal EDA. Veuillez noter que le logiciel en est encore à ses premières versions. Certaines icônes peuvent être manquantes.Je vais vous guider à travers les étapes pour préparer le fichier de données physiologiques pour l’analyse. Cliquez sur ajouter un projet. Ajoutez un titre.Ajoutez une description. Entrez les dates du projet et le nombre total de participants. Cliquez sur le nom du projet.Cliquez sur conception expérimentale. Cliquez sur signaux et choisissez physiologique, EDA, enregistreur de boîte bleue, boîte bleue, version trois. Cliquez sur événements et entrez les événements tels qu’ils ont été nommés précédemment dans la feuille de calcul.Choisissez la boîte bleue, version trois. Cliquez sur transformations. Choisissez GSR, qui fait référence à la réponse galvanique de la peau ou EDA.Cliquez sur déverrouillé pour verrouiller votre projet. Cliquez sur importation de fichier pour importer les fichiers précédemment préparés. Cliquez sur le profil du participant pour donner des informations sur les participants en entrant leurs adresses e-mail.Cliquez sur le participant est là. Cliquez sur OK terminer. Téléchargez le fichier de données, qui doit être compressé pour que le logiciel puisse le reconnaître.Cliquez sur la flèche. Cliquez sur les tartes pour télécharger le fichier. Accédez à l’analyse et choisissez l’exportation de données.Sélectionnez le participant et ses données. Cliquez sur Exporter les données pour qu’un fichier soit prêt pour l’analyse. Cela peut prendre des heures, si vous avez beaucoup de participants.Le fichier apparaîtra sous le nom du fichier à la fin de l’exportation. Utilisez le fichier généré pour l’analyse des données physiologiques. Voici un exemple du fichier extrait du logiciel.Il est organisé en fonction du début et de la fin des événements. Tout est prêt à être analysé. Les résultats ont révélé que l’excitation perçue, mesurée avec l’échelle du mannequin d’auto-évaluation, et l’excitation physiologique, mesurée avec l’EDA, étaient plus élevées lorsque les spectateurs avaient accès à leur smartphone pour influencer le jeu, ce qui à son tour, augmentait leur engagement.Ces résultats ont montré que cette méthode fournit les données nécessaires pour évaluer l’engagement lorsqu’il est médié par une excitation physiologique et autodéclarée. Pour conclure, dans le contexte de jeux numériques qui ne se déroulent pas dans un écran, cette méthode est adéquate. Nous pouvons capturer par vidéo l’action qui se déroule pendant le jeu tout en étant en mesure d’associer ces actions aux variations EDA.En raison de son équipement portable, cette méthode pourrait être utilisée en dehors du laboratoire. Il pourrait être recréé dans le contexte réel du jeu, qui est un espace public, dans notre cas. Le développement futur du dispositif EDA pourrait également prendre en charge d’autres mesures, telles que l’électrocardiogramme, qui nécessitera un autre capteur et deux autres électrodes, l’accéléromètre et la géolocalisation.Ces développements pourraient permettre une évaluation plus précise des réactions corporelles ainsi que des mouvements dans le contexte des jeux.

measuring-engagement-of-spectators-of-social-digital-games

Research

JoVE Journal

Behavior

Measuring Neural and Behavioral Activity During Ongoing Computerized Social Interactions: An Examination of Event-Related Brain Potentials

Social exclusion is a complex social phenomenon with powerful negative consequences. Given the impact of social exclusion on mental and emotional health, an understanding of how perceptions of social exclusion develop over the course of a social interaction is important for advancing treatments aimed at lessening the harmful costs of being excluded. To date, most scientific examinations of social exclusion have looked at exclusion after a social interaction has been completed. While this has been very helpful in developing an understanding of what happens to a person following exclusion, it has not helped to clarify the moment-to-moment dynamics of the process of social exclusion. Accordingly, the current protocol was developed to obtain an improved understanding of social exclusion by examining the patterns of event-related brain activation that are present during social interactions. This protocol allows greater precision and sensitivity in detailing the social processes that lead people to feel as though they have been excluded from a social interaction. Importantly, the current protocol can be adapted to include research projects that vary the nature of exclusionary social interactions by altering how frequently participants are included, how long the periods of exclusion will last in each interaction, and when exclusion will take place during the social interactions. Further, the current protocol can be used to examine variables and constructs beyond those related to social exclusion. This capability to address a variety of applications across psychology by obtaining both neural and behavioral data during ongoing social interactions suggests the present protocol could be at the core of a developing area of scientific inquiry related to social interactions.

Research on social exclusion has grown tremendously in recent years. As the field expands, it is imperative to develop sophisticated methodologies allowing for the simultaneous measurement of neural and behavioral outcomes during social exclusion. This protocol utilizes event-related brain potentials to record ongoing neural activity during computerized social interactions.

Mesure Neural and Behavioral activité au cours de cours informatisés Interactions sociales: Un examen des potentiels cérébraux événements liés

Social exclusion is a complex social phenomenon with powerful negative consequences. Given the impact of social exclusion on mental and emotional health, ...

Recherche

Sciences du comportement

Moderate Prenatal Alcohol Exposure and Quantification of Social Behavior in Adult Rats

Alterations in social behavior are among the major negative consequences observed in children with Fetal Alcohol Spectrum Disorders (FASDs). Several independent laboratories have demonstrated robust alterations in the social behavior of rodents exposed to alcohol during brain development across a wide range of exposure durations, timing, doses, and ages at the time of behavioral quantification. Prior work from this laboratory has identified reliable alterations in specific forms of social interaction following moderate prenatal alcohol exposure (PAE) in the rat that persist well into adulthood, including increased wrestling and decreased investigation. These behavioral alterations have been useful in identifying neural circuits altered by moderate PAE1, and may hold importance for progressing toward a more complete understanding of the neural bases of PAE-related alterations in social behavior. This paper describes procedures for performing moderate PAE in which rat dams voluntarily consume ethanol or saccharin (control) throughout gestation, and measurement of social behaviors in adult offspring.

The goal of the protocol presented here is to describe procedures to expose rats to moderate levels of alcohol during prenatal brain development and to quantify resulting alterations in social behavior during adulthood.

Modéré exposition prénatale à l&#39;alcool et la quantification du comportement social chez les rats adultes

Alterations in social behavior are among the major negative consequences observed in children with Fetal Alcohol Spectrum Disorders (FASDs). Several ...

The Modified Hole Board - Measuring Behavior, Cognition and Social Interaction in Mice and Rats

This protocol describes the modified hole board (mHB), which combines features from a traditional hole board and open field and is designed to measure multiple dimensions of unconditioned behavior in small laboratory mammals (e.g., mice, rats, tree shrews and small primates). This paradigm is a valuable alternative for the use of a behavioral test battery, since a broad behavioral spectrum of an animal&#8217;s behavioral profile can be investigated in one single test.
The apparatus consists of a box, representing the &#8216;protected&#8217; area, separated from a group compartment. A board, on which small cylinders are staggered in three lines, is placed in the center of the box, representing the &#8216;unprotected&#8217; area of the set-up. The cognitive abilities of the animals can be measured by baiting some cylinders on the board and measuring the working and reference memory. Other unconditioned behavior, such as activity-related-, anxiety-related- and social behavior, can be observed using this paradigm. Behavioral flexibility and the ability to habituate to a novel environment can additionally be observed by subjecting the animals to multiple trials in the mHB, revealing insight into the animals&#8217; adaptive capacities.
Due to testing order effects in a behavioral test battery, na&#239;ve animals should be used for each individual experiment. By testing multiple behavioral dimensions in a single paradigm and thereby circumventing this issue, the number of experimental animals used is reduced. Furthermore, by avoiding social isolation during testing and without the need to food deprive the animals, the mHB represents a behavioral test system, inducing if any, very low amount of stress.

This protocol describes the modified hole board, which is a behavioral test set-up that comprises the characteristics of an open field and a traditional hole board. This set-up enables the differential analysis of unconditioned behavior of small laboratory mammals as well as the analysis of cognitive abilities.

Le Conseil Trou modification - Comportement, cognition et l&#39;interaction sociale souris et des rats de mesure

This protocol describes the modified hole board (mHB), which combines features from a traditional hole board and open field and is designed to measure ...

Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: behavioral, emotional and cognitive. They observed that individual types of engagement had not been studied in conjunction, and little information was available about interactions or synergy between the dimensions; consequently, more studies would contribute to creating finely tuned teaching interventions. Benefiting from the recent technological advances in neurosciences, this paper presents a recently developed methodology to gather and synchronize data on multidimensional engagement during learning tasks. The technique involves the collection of (a) electroencephalography, (b) electrodermal, (c) eye-tracking, and (d) facial emotion recognition data on four different computers. This led to synchronization issues for data collected from multiple sources. Post synchronization in specialized integration software gives researchers a better understanding of the dynamics between the multiple dimensions of engagement. For curriculum developers, these data could provide informed guidelines for achieving better instruction/learning efficiency. This technique also opens up possibilities in the field of brain-computer interactions, where adaptive learning or assessment environments could be developed.

This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners&#8217; engagement during a task.

Évaluer les multiples dimensions de l&#39;engagement à caractériser l&#39;apprentissage: une perspective neurophysiologique

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: ...

Quantifying Social Motivation in Mice Using Operant Conditioning

In this protocol, social motivation is measured in mice through a pair of operant conditioning paradigms. To conduct the experiments, two-chambered shuttle boxes were equipped with two operant levers (left and right) and a food receptacle in one chamber, which was then divided from the second chamber by an automated guillotine door covered by a wire grid. Different stimulus mice, rotated across testing days, served as a social stimulus behind the wire grid, and were only visible following the opening of the guillotine door. Test mice were trained to lever press in order to open the door and gain access to the stimulus partner for 15 sec. The number of lever presses required to obtain the social reward progressively increased on a fixed schedule of 3. Testing sessions ended after test mice stopped lever pressing for 5 consecutive minutes. The last reinforced ratio or breakpoint can be used as a quantitative measure of social motivation. For the second paradigm, test mice were trained to discriminate between left and right lever presses in order to obtain either a food reward or the social reward. Mice were rewarded for every 3 presses of each respective lever. The number of food and social rewards can be compared as a measurement of the value placed upon each reward. The ratio of each reward type can also be compared between mouse strains and the change in this ratio can be monitored within testing sessions to measure satiation with a given reward type. Both of these operant conditioning paradigms are highly useful for the quantification of social motivation in mouse models of autism and other disorders of social behavior.

This article describes a new protocol for the quantitative measurement of social motivation in mice using operant conditioning for a social reward. The protocol is useful for the measurement of social motivation in mouse models of autism and other disorders of social behavior.

Quantifier Motivation sociale chez la souris utilisant Conditionnement opérant

In this protocol, social motivation is measured in mice through a pair of operant conditioning paradigms. To conduct the experiments, two-chambered ...

The Social Dimension of Stress: Experimental Manipulations of Social Support and Social Identity in the Trier Social Stress Test

In many situations humans are influenced by the behavior of other people and their relationships with them. For example, in stressful situations supportive behavior of other people as well as positive social relationships can act as powerful resources to cope with stress. In order to study the interplay between these variables, this protocol describes two effective experimental manipulations of social relationships and supportive behavior in the laboratory. In the present article, these two manipulations are implemented in the Trier Social Stress Test (TSST)&#8212;a standard stress induction paradigm in which participants are subjected to a simulated job interview. More precisely, we propose (a) a manipulation of the relationship between different protagonists in the TSST by making a shared social identity salient and (b) a manipulation of the behavior of the TSST-selection committee, which acts either supportively or unsupportively. These two experimental manipulations are designed in a modular fashion and can be applied independently of each other but can also be combined. Moreover, these two manipulations can also be integrated into other stress protocols and into other standardized social interactions such as trust games, negotiation tasks, or other group tasks.

Previous research on the social dimension of stress has focused on two important variables: social identity and social support. This protocol introduces an effective experimental manipulation of these two social variables and describes their implementation in a standard stress induction paradigm (Trier Social Stress Test).

La dimension sociale du stress: Manipulations expérimentales de soutien social et l&#39;identité sociale dans le Trier Social Stress Test

In many situations humans are influenced by the behavior of other people and their relationships with them. For example, in stressful situations ...

Experimental Research Examining How People Can Cope with Uncertainty Through Soft Haptic Sensations

Human beings are constantly surrounded by uncertainty and change. The question arises how people cope with such uncertainty. To date, most research has focused on the cognitive strategies people adopt to deal with uncertainty. However, especially when uncertainty is due to unpredictable societal events (e.g., economical crises, political revolutions, terrorism threats) of which one is unable to judge the impact on one&#8217;s future live, cognitive strategies (like seeking additional information) is likely to fail to combat uncertainty. Instead, the current paper discusses a method demonstrating that people might deal with uncertainty experientially through soft haptic sensations. More specifically, because touching something soft creates a feeling of comfort and security, people prefer objects with softer as compared to harder properties when feeling uncertain. Seeking for softness is a highly efficient and effective tool to deal with uncertainty as our hands are available at all times. This protocol describes a set of methods demonstrating 1) how environmental (un)certainty can be situationally activated with an experiential priming procedure, 2) that the quality of the softness experience (what type of softness and how it is experienced) matters and 3) how uncertainty can be reduced using different methods.

To date research has focused on cognitive strategies people adopt to cope with uncertainty. This research examines instead an experiential way of dealing with uncertainty and introduces a set of experimental methods showing how the experience of haptic softness can serve as a tool to deal with uncertainty.

Experimental Research examen Comment les gens peuvent composer avec l&#39;incertitude Grâce mous haptiques Sensations

Human beings are constantly surrounded by uncertainty and change. The question arises how people cope with such uncertainty. To date, most research has ...

Examining Recall Memory in Infancy and Early Childhood Using the Elicited Imitation Paradigm

The ability to recall the past allows us to report on details of previous experiences, from the everyday to the significant. Because recall memory is commonly assessed using verbal report paradigms in adults, studying the development of this ability in preverbal infants and children proved challenging. Over the past 30 years, researchers have developed a non-verbal means of assessing recall memory known as the elicited or deferred imitation paradigm. In one variant of the procedure, participants are presented with novel three-dimensional stimuli for a brief baseline period before a researcher demonstrates a series of actions that culminate in an end- or goal-state. The participant is allowed to imitate the demonstrated actions immediately, after a delay, or both. Recall performance is then compared to baseline or to performance on novel control sequences presented at the same session; memory can be assessed for the individual target actions and the order in which they were completed. This procedure is an accepted analogue to the verbal report techniques used with adults, and it has served to establish a solid foundation of the nature of recall memory in infancy and early childhood. In addition, the elicited or deferred imitation procedure has been modified and adapted to answer questions relevant to other aspects of cognitive functioning. The broad utility and application of imitation paradigms is discussed, along with limitations of the approach and directions for future research.

The elicited imitation procedure was established to examine the development of recall memory in infancy and early childhood. This procedure has been widely used to establish a solid foundation of the nature of recall memory in infancy and early childhood.

Examen Rappel Mémoire du nourrisson et de la petite enfance Utilisation du élicitées Imitation Paradigm

The ability to recall the past allows us to report on details of previous experiences, from the everyday to the significant. Because recall memory is ...

Assessment of Social Transmission of Food Preferences Behaviors

Olfactory recognition deficits are suggested to be able to serve as clinical marker to differentiate Alzheimer&#39;s disease (AD) subjects from healthy aging groups. For example, olfactory dysfunction in AD can present as impairment in olfactory recognition, emerging during early stages of the disease and worsening while the disease progresses. The social transmission of food preferences (STFP) task is based on a rudimentary form of communication between rodents concerning distant foods dependent on the transmission of olfactory cues. Healthy wild-type mice would prefer to eat a novel, flavored food that was previously cued by a conspecific, and this food preference would be hampered in transgenic AD mice, such as the APP/PS1 model. Indeed, a strong preference for the cued food in C57Bl6/J mice of 3 months of age was found, and this was reduced in 3 months old transgenic APP/PS1 mice. In summary, STFP task could be a powerful measure to be integrated in present subclinical detection assays of AD.

This paper presents a protocol for the investigation of social transmission of food preference in mice. The advantages and possible applications for this procedure, for instance, in detecting early changes in AD mouse models, are highlighted. To conclude, interpretation of the results in light of critical details are discussed.

Évaluation de Transmission sociale des comportements de préférences alimentaires

Olfactory recognition deficits are suggested to be able to serve as clinical marker to differentiate Alzheimer&#39;s disease (AD) subjects from healthy ...

A Visual Guide for Studying Behavioral Defenses to Pathogen Attacks in Leaf-Cutting Ants

The complex lifestyle, evolutionary history of advanced cooperation, and disease defenses of leaf-cutting ants are well studied. Although numerous studies have described the behaviors connected with disease defense, and the associated use of chemicals and antimicrobials, no common visual reference has been made. The main aim of this study was to record short clips of behaviors involved in disease defense, both prophylactically and directly targeted towards an antagonist of the colony following infection. To do so we used an infection experiment, with sub-colonies of the leaf-cutting ant species Acromyrmex echinatior, and the most significant known pathogenic threat to the ants&#39; fungal crop (Leucoagaricus gongylophorus), a specialized pathogenic fungus in the genus Escovopsis. We filmed and compared infected and uninfected colonies, at both early and more advanced stages of infection. We quantified key defensive behaviors across treatments and show that the behavioral response to pathogen attack likely varies between different castes of worker ants, and between early and late detection of a threat. Based on these recordings we have made a library of behavioral clips, accompanied by definitions of the main individual defensive behaviors. We anticipate that such a guide can provide a common frame of reference for other researchers working in this field, to recognize and study these behaviors, and also provide greater scope for comparing different studies to ultimately help better understand the role these behaviors play in disease defense.

We present a visual guide to disease defense behaviors in leaf-cutting ants, with individual clips and accompanying definitions, illustrated in an experimental infection scenario. Our main aim is to help other researchers recognize key defensive behaviors and to provide a common understanding for future research in this field.

Un Guide visuel pour étudier les défenses comportementales à pathogène s’attaque à fourmis coupe-feuille

The complex lifestyle, evolutionary history of advanced cooperation, and disease defenses of leaf-cutting ants are well studied. Although numerous studies ...