Documentation MindCraft

1.1 Créer un compte

1.2 Créer un premier projet

2.1 Types de blocs disponibles

3.1 Choix

3.2 Texte

3.3 Numérique

3.4 Échelles & Matrices

3.5 Spécial

4.1 Onglet Structure — phases de la tâche

Une tâche se compose de phases successives. Définissez-les dans l'onglet Structure. Chaque phase a un rôle distinct dans le déroulement du paradigme :

• Instruction — Texte de consignes affiché avant les essais. Peut contenir des images, du texte mis en forme et un bouton de démarrage.
• Bloc d'entraînement — Essais de pratique permettant au participant de se familiariser avec la tâche. Le feedback est généralement activé. Les données sont identifiées comme « entraînement » dans l'export, pour que vous puissiez les écarter facilement. Indiquez le nombre d'essais et si les stimuli doivent être randomisés.
• Bloc de test — Essais expérimentaux dont les données sont enregistrées et exportables. Le feedback peut être désactivé selon le protocole. Configurez le nombre d'essais et la randomisation.
• Pause — Écran de pause inter-blocs avec durée configurable.

4.2 Onglet Essai — séquence temporelle d'un essai

Construisez la séquence temporelle d'un essai en ajoutant des étapes. Le diagramme ci-dessous illustre un essai typique d'amorçage :

4.3 Exemple — configuration IAT (Implicit Association Test)

Voici comment structurer les 7 blocs classiques d'un IAT dans MindCraft :

4.4 Onglet Stimuli — gestion des fichiers

Uploadez vos fichiers stimulus (images, sons, vidéos). Vous pouvez les organiser par catégories. Les catégories sont utilisées pour l'assignation dans le design expérimental.

4.5 Paramètres d'apparence

L'apparence de la tâche est configurable pour correspondre aux standards de votre protocole :

• Couleur de fond — Couleur d'arrière-plan de l'écran de tâche (blanc, gris, noir ou couleur personnalisée).
• Couleur du texte — Couleur des labels, feedback et consignes.
• Taille des stimuli — En pixels ou en pourcentage de l'écran.
• Point de fixation — Croix (+), point ou personnalisé. Taille et couleur configurables.

4.6 Réponses par touches clavier

Configurez les touches de réponse dans l'onglet Essai. Pour chaque catégorie de stimulus, associez une touche clavier (ex : "E" pour gauche, "I" pour droite). Les touches sont affichées au participant pendant la tâche sous forme de labels configurables.

4.7 Intégrer une tâche externe

Si vous avez déjà une tâche développée sur PsychoPy, PsyToolkit, OpenSesame ou en HTML, vous pouvez l'intégrer sans la recréer via l'onglet Tâche externe :

• Mode iFrame — La tâche s'affiche dans la page MindCraft. Compatible avec les tâches web hébergées (GitHub Pages, serveur personnel).
• Mode Redirection — Le participant est redirigé vers la tâche externe, puis revient automatiquement sur MindCraft pour la suite de l'étude.

La détection de fin de tâche peut se faire via un bouton "Continuer", un message JavaScript (postMessage('mindcraft:complete')), ou une durée maximale.

5.1 Qu'est-ce qu'un marqueur LSL ?

Imaginez que vous filmez une scène de cinéma tout en enregistrant le son séparément. Pour pouvoir synchroniser l'image et le son au montage, on utilise un clap : un signal bref, visible sur la vidéo et audible sur la piste son, qui sert de point de repère commun.

Un marqueur LSL fonctionne exactement de la même façon. C'est un signal bref envoyé à un instant précis de l'expérience (par exemple : « un stimulus vient d'apparaître » ou « le participant a répondu ») qui est enregistré en même temps dans votre flux de données physiologiques (EEG, eye-tracking, etc.).

Après l'expérience, ces marqueurs vous permettent, dans vos outils d'analyse externes, de découper vos données physiologiques pour isoler précisément ce qui se passe dans le cerveau ou les yeux du participant à chaque étape de votre tâche.

5.2 Architecture : deux niveaux de marqueurs

MindCraft envoie des marqueurs à deux niveaux complémentaires :

• Marqueurs globaux (niveau étude) — Envoyés automatiquement par MindCraft pour tous les types de blocs : début/fin d'étude, début/fin de bloc, affichage de question, réponse du participant. Codes par défaut : STUDY_START, STUDY_END, BLOCK_START, BLOCK_END, Q_SHOW, Q_RESP. Configurables dans l'étude, onglet « Mesures physio ».
• Marqueurs fins (niveau tâche) — Spécifiques aux blocs de type Tâche. Ils marquent chaque micro-événement à l'intérieur d'un essai (fixation, stimulus, réponse, feedback). Le fonctionnement de ces marqueurs dépend du type de tâche : interne ou externe.

Les deux niveaux coexistent et se complètent. Les marqueurs globaux vous donnent la structure générale (« on est dans le bloc 3 »), les marqueurs fins vous donnent le détail (« le stimulus n°12 vient d'apparaître »).

5.3 Tâche interne (construite dans MindCraft)

Lorsque vous construisez votre tâche directement dans MindCraft (onglets Structure, Essai, Stimuli), les marqueurs fins sont envoyés automatiquement à chaque étape de chaque essai. Vous n'avez rien à coder.

Les codes marqueurs (F, S, R, FB) sont personnalisables dans les paramètres de chaque bloc Tâche. Vous pouvez les renommer (par exemple FIXATION, STIM, RESP, FEED) selon les conventions de votre laboratoire.

5.4 Tâche externe en iframe (marqueurs personnalisés)

Certaines tâches sont trop complexes ou trop écologiques pour être construites avec l'éditeur trial-based de MindCraft (par exemple : un client email réaliste, un jeu vidéo, une simulation de réseau social). Dans ce cas, vous hébergez votre tâche en HTML et MindCraft l'affiche dans une iframe.

Le problème : MindCraft ne contrôle pas votre tâche, donc il ne peut pas savoir quand un stimulus apparaît ou quand le participant répond. C'est votre tâche qui doit envoyer ses propres marqueurs via la fonction JavaScript postMessage.

MindCraft écoute ces messages et les relaie automatiquement vers le flux LSL, exactement comme s'il les avait envoyés lui-même.

Pour envoyer un marqueur depuis votre tâche, ajoutez cette fonction à votre code HTML :

function mc(marker, data) {
  try {
    window.parent.postMessage(
      { type: "mindcraft:marker", marker, data }, "*"
    );
  } catch {}
}

Ensuite, appelez mc() aux moments clés de votre tâche. Les noms de marqueurs et les données sont entièrement libres — vous les adaptez à votre paradigme :

// Quand un stimulus apparaît
mc("STIMULUS_ONSET", { trial: 5, type: "phishing", code: "EM_12" });

// Quand le participant répond
mc("RESPONSE", { trial: 5, key: "Q", rt_ms: 3200, correct: true });

// Quand la tâche est terminée (signal de fin)
window.parent.postMessage("mindcraft:complete", "*");

5.5 Tâche externe en redirection

En mode Redirection, le participant quitte MindCraft pour aller sur un site externe (PsyToolkit, Qualtrics, Gorilla, etc.) puis revient automatiquement. Comme la tâche s'exécute sur un autre site, il n'y a aucune communication possible entre la tâche et MindCraft pendant l'exécution.

Dans ce mode, MindCraft envoie uniquement deux marqueurs : TASK_START (au moment de la redirection) et TASK_END (au retour du participant). Aucun marqueur fin (stimulus, réponse) n'est possible.

5.6 Tableau comparatif

Résumé des marqueurs disponibles selon le type de tâche :

5.7 Horodatage automatique (même sans LSL)

Même si vous n'utilisez pas de marqueurs LSL, MindCraft horodate automatiquement chaque événement via performance.now() avec une résolution sub-milliseconde dès que les mesures physiologiques sont activées. Ces timestamps apparaissent dans le CSV exporté et permettent un alignement post-hoc avec vos enregistrements.

5.8 Workflow recommandé

6.1 Facteurs inter-sujets (between-subjects)

Chaque participant est assigné à une seule condition. MindCraft répartit automatiquement et équitablement les participants entre les niveaux du facteur. Utile pour manipuler des variables comme le type de consigne, la version d'un stimulus ou le cadrage d'un message.

6.2 Facteurs intra-sujets (within-subjects)

Chaque participant passe par toutes les conditions. L'ordre de présentation est contrôlé par le contrebalancement :

• Carré latin — Chaque condition apparaît une fois à chaque position ordinale.
• Séquence de Williams — Contrôle à la fois les effets de position et les effets de report (carry-over).
• Aléatoire — Ordre tiré au hasard pour chaque participant.

6.3 Plans mixtes et conditions

Combinez des facteurs inter et intra-sujets. MindCraft génère automatiquement la matrice complète des conditions et assigne chaque participant à la combinaison appropriée. Le nombre de conditions totales est le produit des niveaux de tous les facteurs.

6.4 Types de plans

6.5 Configurer un facteur

6.6 Taille d'échantillon

Indiquez le nombre total de participants visé. MindCraft répartira automatiquement et équitablement les participants dans chacune des conditions expérimentales.

7.1 Randomisation inter-blocs (groupes)

Vous pouvez assigner des blocs au même groupe de randomisation (A, B, C ou D) pour que leur ordre de passage soit permuté aléatoirement pour chaque participant. Les blocs sans groupe conservent leur position fixe.

Exemple : Bloc "Attitudes" et bloc "Comportements" dans le groupe A. Pour le participant 1 : Attitudes puis Comportements. Pour le participant 2 : Comportements puis Attitudes. Les blocs "Accueil" et "Fin" restent en première et dernière position.

7.2 Randomisation intra-bloc (questions)

Dans un bloc Questionnaire, vous pouvez mélanger l'ordre des questions pour chaque participant. Un système d'ancrage permet de fixer certaines questions à leur position.

Exemple : 5 questions, Q1 ancrée en position 1. Pour chaque participant, Q1 reste en premier, puis Q2 à Q5 apparaissent dans un ordre aléatoire.

7.3 Indicateurs visuels

Aperçu visuel dans le constructeur :

9.1 Cycle de vie d'une étude

9.2 Comparaison des plateformes de recrutement

MindCraft s'intègre avec les principales plateformes de crowdsourcing. Le tableau ci-dessous résume les différences clés et la méthode de complétion recommandée pour chaque plateforme.

9.3 Intégration Prolific

Prolific identifie chaque participant via le paramètre PROLIFIC_PID passé dans l'URL. La complétion se fait par redirection automatique.

9.4 Intégration Amazon Mechanical Turk (MTurk)

MTurk passe trois paramètres dans l'URL : workerId, assignmentId et hitId. La complétion se fait via un code de complétion que le participant doit saisir dans le HIT.

9.5 Intégration Foule Factory

Foule Factory est un panel francophone (France / Belgique). L'intégration repose sur un token de session et un code de complétion.

9.6 Recrutement direct

Pour le recrutement par email, réseaux sociaux ou SONA (crédit-cours), utilisez l'URL standard de l'étude. Vous pouvez ajouter un paramètre ref pour distinguer les sources de recrutement dans l'export.

La valeur du paramètre ref est enregistrée dans la colonne source du fichier CSV export. La page de debriefing peut être personnalisée avec un message différent selon la source (via le bloc Logique).

Structure du fichier CSV

CSV / Excel Questionnaire

Format wide : une ligne par participant, une colonne par question. Les questions de type Matrice, Différentiel sémantique et Side-by-side sont automatiquement éclatées en colonnes individuelles par item (ex : BFI_item1, BFI_item2).

CSV Essais (tâche comportementale)

Exporte les données des blocs de type Tâche. Une ligne par essai, avec les colonnes : participantId, blockId, trialIndex, phase, stimulusCategory, stimulusFile, responseKey, correct, rt (temps de réaction en ms), createdAt. Ce format est directement exploitable pour le calcul de D-scores (IAT), d' (détection de signal) ou d'autres métriques comportementales.

Codebook PDF

Le codebook est un document PDF généré automatiquement qui décrit chaque variable de l'étude : code de la question, libellé, type, modalités de réponse et valeurs possibles. Ce document est utile pour accompagner un dépôt de données ouvertes (OSF, Zenodo) ou pour la documentation interne du projet.

Structure JSON (data portability)

L'export JSON sauvegarde la structure complète de votre étude : tous les blocs (welcome, instruction, question, stimulus, logique, debriefing), les questions avec leurs options et conditions, les séquences d'essais expérimentaux, le design factoriel, et les métadonnées Open Science. Aucune donnée participant n'est incluse — c'est uniquement le « plan » de l'étude.

Ce format permet trois usages clés :

• Archivage scientifique — joindre le JSON au dépôt OSF / Zenodo de votre projet pour que toute personne puisse reconstituer l'étude exactement comme vous l'avez conçue.
• Migration — réimporter l'étude sur une autre instance de MindCraft (instance locale, université, fork de la plateforme), sans avoir à tout reconstruire à la main.
• Partage de protocole — envoyer un fichier JSON à un collaborateur ou un reviewer, plus précis qu'une description textuelle.

Citer MindCraft après l'export

En bas de l'onglet Export, un bandeau « Pensez à citer MindCraft » rappelle qu'il convient de citer la plateforme dans toute publication, mémoire ou rapport exploitant les données collectées. Le bouton « Obtenir la citation » ouvre une fenêtre proposant trois formats : APA (texte courant), BibTeX (LaTeX), RIS (Zotero / EndNote / Mendeley). Voir la section 14 ci-dessous pour le détail.

Identifiants pérennes

Chaque version publiée de MindCraft est associée à plusieurs identifiants permanents, indépendants de l'URL d'hébergement actuel :

Bouton de citation automatique

Deux points d'accès dans l'application proposent un bouton Citer cette plateforme qui ouvre une fenêtre avec trois formats prêts à coller :

• Page « Termes et Conditions », section 6 « Citation de la plateforme » — citation APA en clair (avec titre en italique) accompagnée du bouton pour obtenir aussi BibTeX et RIS.
• Onglet « Export » de chaque étude — bandeau de rappel « Pensez à citer MindCraft » avec le bouton de citation, affiché juste après la grille des exports de données.

Les trois formats disponibles dans la fenêtre :

• APA (7e édition) — pour articles, mémoires et thèses en sciences humaines.
• BibTeX — pour LaTeX (entrée @software avec author, version, doi, url, orcid, license).
• RIS — pour Zotero, EndNote et Mendeley (type COMP = computer program).

Chaque format inclut automatiquement la version actuelle, le DOI Zenodo, le SWHID et l'URL du dépôt. À chaque nouvelle release de MindCraft, ces valeurs sont mises à jour.

Quand citer la plateforme ?

• Dans la section Méthode ou Matériel de tout article publié à partir de données collectées via MindCraft
• Dans les annexes ou le matériel supplémentaire d'un mémoire ou d'une thèse
• Dans le README d'un dépôt OSF / Zenodo / GitHub où vous partagez les données ou le protocole
• Dans tout rapport, présentation ou poster scientifique exploitant les fonctionnalités de la plateforme