Refuge Tracking in Weakly Electric Fish Across 54 Sensory Landscapes

<p>This dataset contains raw behavioral tracking data from two species of weakly electric fish (<em>Apteronotus albifrons</em> and <em>Eigenmannia virescens</em>) performing a closed-loop refuge tracking task. The data captures the longitudinal position of the fish and the moving refuge across 54 unique sensory conditions, designed to modulate the signal-to-noise ratio (salience) of the environment.<br><br></p> <h2>Experimental Subjects</h2> <ul> <li> <p><strong>Total Subjects:</strong> 10 Individuals.</p> </li> <li> <p><strong>Species 1:</strong> <em>Apteronotus albifrons</em>.</p> <ul> <li> <p>N = 5 individuals.</p> </li> <li> <p>ID Labels: Ankara, Antalya, İstanbul, İzmir, Mersin</p> </li> </ul> </li> <li> <p><strong>Species 2:</strong> <em>Eigenmannia virescens</em>.</p> <ul> <li> <p>N = 5 individuals.</p> </li> <li> <p>ID Labels: Amasra, Ardahan, Erzincan, Gaziantep, Samsun</p> </li> </ul> </li> </ul> <p>Each file is a standard Comma-Separated Values (<code>.csv</code>) file representing a single experimental trial.</p> <h3>File Columns</h3> <p>The files do not contain headers. The column arrangement is as follows:</p> <div> <div> <div> <div> <table> <thead> <tr> <td><span>Column</span></td> <td><span>Variable</span></td> <td><span>Description</span></td> <td><span>Units</span></td> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><span><strong>1</strong></span></td> <td><span><code>refuge_position</code></span></td> <td><span>The longitudinal position of the moving shuttle/refuge (<span><span><span><span><span>r</span><span>(</span><span>t</span><span>)</span></span></span></span></span>).</span></td> <td><span>pixels</span></td> </tr> <tr> <td><span><strong>2</strong></span></td> <td><span><code>fish_position</code></span></td> <td><span>The longitudinal position of the fish (<span><span><span><span><span>y</span><span>(</span><span>t</span><span>)</span></span></span></span></span>).</span></td> <td><span>pixels</span></td> </tr> </tbody> </table> </div> <div><span><span>Export to Sheets</span></span></div> </div> </div> </div> <p><strong>Note on Time:</strong> Time stamps are not included in the columns to save space. Data was recorded at a fixed sampling rate. <strong>Sampling Rate:</strong> 25 Hz (frames per second).<br><br></p> <h2>Experimental Conditions (The 54 Conditions)</h2> <p>The dataset covers a full factorial design spanning 54 unique sensory landscapes (<span><span><span><span><span>3</span><span>×</span></span><span><span>3</span><span>×</span></span><span><span>3</span><span>×</span></span><span><span>2</span><span>=</span></span><span><span>54</span></span></span></span></span>).</p> <h3>Variables:</h3> <ol> <li> <p><strong>Illumination (3 Levels):</strong></p> <ul> <li> <p><code>Light</code>: ~300–500 lux (High visual salience)</p> </li> <li> <p><code>Dim</code>: ~20–50 lux</p> </li> <li> <p><code>Dark</code>: 0 lux (IR illumination only; No visual salience)</p> </li> </ul> </li> <li> <p><strong>Conductivity (3 Levels):</strong></p> <ul> <li> <p><code>Low</code>: <50 <span><span><span><span><span>μ</span></span></span></span></span>S/cm (High electrosensory salience)</p> </li> <li> <p><code>Medium</code>: ~300 <span><span><span><span><span>μ</span></span></span></span></span>S/cm</p> </li> <li> <p><code>High</code>: ~700 <span><span><span><span><span>μ</span></span></span></span></span>S/cm (Low electrosensory salience/Jamming)</p> </li> </ul> </li> <li> <p><strong>Refuge Length (3 Levels):</strong></p> <ul> <li> <p>7 cm</p> </li> <li> <p>14 cm</p> </li> <li> <p>21 cm</p> </li> </ul> </li> <li> <p><strong>Structure (2 Levels):</strong></p> <ul> <li> <p><code>Windowed</code>: Refuge contains longitudinal slots (visual/electric edges).</p> </li> <li> <p><code>Non-windowed</code>: Solid tube.</p> </li> </ul> </li> </ol&gt

DIŞA AÇIK EKONOMİLERDE SÜRDÜRÜLEBİLİR DENGESİZLİK: JONGLÖR DENGE MODELİ VE TÜRKİYE ÖRNEĞİ

<p>Geleneksel Walrasgil Genel Denge Teorisi, piyasaların dışsal müdahaleler olmaksızın, bir <br>bilyenin çukurun dibinde durması gibi statik bir denge noktasına (static equilibrium) <br>yakınsayacağını varsayar. Ancak sermaye hareketlerinin serbest olduğu gelişmekte olan <br>ekonomilerde "denge", durağan bir hal değil; sürekli enerji harcanarak yerçekimine karşı <br>koyulan dinamik bir "eylem"dir. Bu çalışma, makroekonomik istikrarı, bir jonglörün topları <br>havada çevirmesine benzeten **"Jonglör Denge Modeli"**ni önermektedir. Modelde denge, <br>piyasanın doğal huzur hali değil; yönetimin (Jonglörün) sürekli müdahaleleriyle sağlanan <br>"yönetilebilir bir dengesizlik" (sustainable disequilibrium) halidir. Çalışma, 1989-2026 <br>dönemi Türkiye ekonomisi verileriyle; krizlerin anlık şoklardan ziyade, jonglörün "enerjisinin" <br>(rezervlerin) tükenmesi ve elleri arasındaki senkronizasyonun (Sağ El: Maliye, Sol El: Para <br>Politikası) bozulması sonucu, topların yerçekimine yenik düşmesiyle oluştuğunu ortaya <br>koymaktadır. </p&gt

Proaktif Yaklaşım Tabanlı Kavşak Risk Değerlendirme Sisteminin Geliştirilmesi - İHA Video Bölüm 3

<p>İnsansız Hava Aracı (İHA) ile kaydedilmiş ve farklı sürelerdeki trafik akış videolarını içermektedir. İHA’ya ait teknik ve operasyonel detaylara '.srt' uzantılı dosya üzerinden ulaşılabilir. Videolar, 123M640 numaralı TÜBİTAK 1005 programı kapsamında yürütülen 'Proaktif Yaklaşım Tabanlı Kavşak Risk Değerlendirme Sisteminin Geliştirilmesi' adlı proje çerçevesinde elde edilmiştir. Görüntülere ilişkin önemli bilgiler MetaTablo dosyasında yer almaktadır.</p&gt

Performance Evaluation of Photovoltaic Panels in Extreme Environments: A Machine Learning Approach on Horseshoe Island, Antarctica

<p>Due to the supply problems of fossil-based energy sources, the tendency towards alternative energy sources is relatively high. For this reason, the use of solar energy systems is increasing today. This study combines experimental data and machine learning algorithms to evaluate the energy performance of four different photovoltaic (PV) panel designs (monocrystalline, polycrystalline, flexible, and transparent) under harsh environmental conditions on Horseshoe Island (Antarctica). In this research, the effects of environmental factors, such as solar radiation, temperature, humidity, and wind speed, on the panels were analyzed. Electrical power output of the PV panels are analyzed using six machine learning models. Random forest (RF) and CatBoost (CB) models showed the highest accuracy and reliability among these models. According to the experimental results, Monocrystalline PV provided the highest electrical power (20.5 Watts on average), and Flexible PV provided the highest energy efficiency (19.67%). However, Flexible PV was observed to have higher surface temperatures compared to the other panel types. Furthermore, using Monocrystalline PV resulted in an average reduction of 4.1 tons of CO<sub>2</sub> emissions per year, demonstrating the positive environmental impact of renewable energy systems. Thanks to this study, renewable energy research for temporary stations in Antarctica will focus on explainable and interpretable artificial intelligence models that will provide an understanding of the factors affecting the energy performance of PV panels. The research results will be an important guide for optimizing energy consumption, management, and demand forecasting in temporary research stations in Antarctica.</p>This dataset consists of experimental data obtained from the TAE-8 Antarctic expedition. This dataset is not a raw dataset organized into 30-minute intervals. The artificial intelligence modeling part of your work was performed using this dataset

121K238 Katılımcı görüşme deşifreleri

<p>"Sinemasal Sanal Gerçeklikte Seyircinin Konumlandırılması" araştırması için yapılan 129 katılımcı görüşmesinin deşifreleri.</p&gt

Differential gene expression analysis of parsley (Petroselinum crispum) in response to common post-harvest storage conditions

<p>Datasets are related to <em>P. crispum</em> leaf differential transcriptome analysis.</p&gt

Proaktif Yaklaşım Tabanlı Kavşak Risk Değerlendirme Sisteminin Geliştirilmesi - İHA Video Bölüm 2

<p>İnsansız Hava Aracı (İHA) ile kaydedilmiş ve farklı sürelerdeki trafik akış videolarını içermektedir. İHA’ya ait teknik ve operasyonel detaylara '.srt' uzantılı dosya üzerinden ulaşılabilir. Videolar, 123M640 numaralı TÜBİTAK 1005 programı kapsamında yürütülen 'Proaktif Yaklaşım Tabanlı Kavşak Risk Değerlendirme Sisteminin Geliştirilmesi' adlı proje çerçevesinde elde edilmiştir. Görüntülere ilişkin önemli bilgiler MetaTablo dosyasında yer almaktadır.</p&gt

FreeSolv_Isole_NNP

<p>Esma Mutlu, Gebze Teknik Üniversitesi Kimya Doktora öğrencisi ve TÜBİTAK 1001 projesinde proje asistanı olup hesaplamalı kimya, yapay zekâ tabanlı nöral ağ potansiyelleri ve moleküler modelleme üzerine çalışmaktadır.</p&gt