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    value: "name"
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    value: "6384"
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    }
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    id: 4
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
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    value: "Phrase"
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    }
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    }
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  name {
    value: "normScore"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "34.0522133938706"
    }
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  name {
    value: "score"
  }
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    }
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      lex: "30.0"
    }
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    value: "1b6ddf8c-927c-4f4a-b999-d93939c19a13"
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      lex: "notebook"
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    value: "Lemma"
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    }
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    }
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
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      lex: "8.160779537149818"
    }
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    }
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      lex: "6.7"
    }
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    value: "1d66b800-f050-48ad-bed9-66cd9c80252a"
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    }
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    }
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      lex: "time series notebook"
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "12.599318955732123"
    }
  }
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    }
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      lex: "11.1"
    }
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    value: "3324b332-2ce9-495f-b8f5-59f7a805b60a"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "Weather"
    }
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  name {
    value: "IPTC"
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    }
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  name {
    value: "path"
  }
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    }
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      lex: "Weather"
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    value: "34acae40-1b3f-4306-aba5-248e88e50aa5"
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 22
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "8.891595615103533"
    }
  }
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  quad {
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    }
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      lex: "7.3"
    }
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    value: "3d03f4ee-d2da-4519-8482-accc364af11e"
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "meteorology and climatology"
    }
  }
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    value: "NASA"
  }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.695183515548706"
    }
  }
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  name {
    value: "43447965-b8a5-4ce3-a340-a38f48752f7d"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "5.7177615571776155"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
  }
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  name {
    value: "4ed53b28-6885-4f0a-bb60-1148979e4c14"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.178206583427923"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "59b7fb40-c572-468e-a8df-48bc793ed03b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Technology and engineering/IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "61faa03c-eee1-45a2-827f-06169ec05e47"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "28.102189781021895"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "6424393a-ced3-4abb-ac91-96b6c00bbe6e"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "7.429963459196103"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "6716f3cb-6b2d-4b5e-87df-65bb2f2a4d16"
  }
}
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "FieldOfResearch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9929063320159912"
    }
  }
}
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  name {
    value: "680526ed-ea51-499d-b551-6788d5e2d2c7"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 22
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "8.891595615103533"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "6d65a0d4-4c26-4a74-a724-f0afbf467fb7"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 39
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7357e3a8-90dc-4968-b810-9002e85e1a17"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 40
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
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  name {
    value: "Sentence"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "55.65565565565565"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "55.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "92179729-8298-49d1-b1c3-36c095e98dec"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 42
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Domain"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
}
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  name {
    value: "a0befa3b-288f-4654-b300-9bd931466657"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 44
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "atmospheric sciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9929063320159912"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a97b3aa1-7a7e-4634-9125-c69158240e98"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "8.880778588807786"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "acef55b3-be37-4252-b129-24a2d2f5d806"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "8.150851581508515"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b20db5a5-d378-4d6e-9089-78b71aa5470c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 47
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "28.380024360535934"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.3"
    }
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}
rows {
  name {
    value: "b9feab40-4796-460f-bcf1-5f4150955b94"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "19.853836784409257"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "bb7796bb-0675-4d91-b635-b1db857ad148"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 49
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "23.357664233576642"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.2"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "703feb89-7699-420c-86e1-821e66874ee3"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "fbdf7e9d-f563-435d-9b10-900326a7a860"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 50
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "703feb89-7699-420c-86e1-821e66874ee3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "enrichment_service-account-enrichment"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "service-account-enrichment"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Agent"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 56
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 52
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 57
    }
    o_literal {
      lex: "-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 58
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "doi"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.24424/1vw8-6519"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "isFinalized"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "False"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "isSnapshotOf"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedAtTime"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:11.607919+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "mailto:environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "about"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "author"
  }
}
rows {
  prefix {
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:e.saggioro@pgr.reading.ac.uk"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 65
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:m.j.a.kretschmer@reading.ac.uk"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:rachel.prudden@informaticslab.co.uk"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:samantha.adams@metoffice.gov.uk"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:tlam@turing.ac.uk"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "contentLocation"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "contentSize"
  }
}
rows {
  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "146479"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "contentUrl"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/crate/download/"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "contributor"
  }
}
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  name {
    value: "mailto:acoca@turing.ac.uk"
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    }
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    value: "mailto:nhomer@turing.ac.uk"
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    value: "keywords"
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    value: "license"
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    id: 1
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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      lex: "Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
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    value: "publisher"
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    value: "community"
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    }
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    value: "hasGeometry"
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    value: "ResearchObject"
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    value: "SnapshotRO"
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    value: "Dataset"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/43447965-b8a5-4ce3-a340-a38f48752f7d"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/61faa03c-eee1-45a2-827f-06169ec05e47"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/59b7fb40-c572-468e-a8df-48bc793ed03b"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/c45fd292-7cb8-496f-88fd-95a54ceaebae"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/c67575fb-9986-4083-9ad0-3011e335b171"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/34acae40-1b3f-4306-aba5-248e88e50aa5"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/6424393a-ced3-4abb-ac91-96b6c00bbe6e"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/680526ed-ea51-499d-b551-6788d5e2d2c7"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/b20db5a5-d378-4d6e-9089-78b71aa5470c"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/b9feab40-4796-460f-bcf1-5f4150955b94"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/c74d40cf-a8e6-4e2f-b022-640191e70506"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/3d03f4ee-d2da-4519-8482-accc364af11e"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/d8601af8-2909-4bea-87aa-a38c29ba20d3"
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    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/0ff868d9-88e3-47de-8392-8c10d30845f2"
    }
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}
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/1d66b800-f050-48ad-bed9-66cd9c80252a"
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/4ed53b28-6885-4f0a-bb60-1148979e4c14"
    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/dc515ace-cbf9-436e-bc90-debf3328a813"
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}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/e07c846c-406d-4ea7-836d-f2021306f021"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 41
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/7357e3a8-90dc-4968-b810-9002e85e1a17"
    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/f342999b-1f6d-4741-822a-46e6de211929"
    }
  }
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  prefix {
    id: 10
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
  }
}
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  name {
    value: "cite-as"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 101
    }
    o_literal {
      lex: "Timothy Lam, Marlene Kretschmer, Samantha Adams, Rachel Prudden, Elena Saggioro, Nick Homer, and Alejandro Coca-Castro. \"Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Jul 24 ,2022. https://doi.org/10.24424/1vw8-6519."
    }
  }
}
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  name {
    value: "34158f22-c9ba-49a6-9199-3d63d8693f28"
  }
}
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  name {
    value: "asWKT"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
    }
    p_iri {
      prefix_id: 2
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Geometry"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 104
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 94
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 93
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "2be46300-8aee-457c-9fe9-ef97a784eb95"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 85
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 84
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 106
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "574e5560-0b34-4e4e-a3a8-00fb459c8160"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Folder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 1
      name_id: 108
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 99
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "01122d26-dc98-4afa-a139-7154be2b5d8f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 109
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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      lex: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/prate.sfc.mon.mean.nc"
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    p_iri {
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    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
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    }
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      lex: "application/x-netcdf"
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  prefix {
    id: 5
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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      lex: "Input of the Jupyter Notebook - Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
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    value: "sdDatePublished"
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    value: "Resource"
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    value: "MediaObject"
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      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/notebook.html"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Rendered version of the Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    }
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      lex: "text/html"
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    }
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-07-25 07:55:35.391910+00:00"
    }
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    value: "Publication"
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    }
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    p_iri {
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      lex: "2022-07-24 18:44:21.623972+00:00"
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (figures), generated in the Jupyter notebook of Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "Outputs"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:21.623972+00:00"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
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      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
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    }
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    }
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      name_id: 80
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "2023-03-20 18:21:05.514200+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Pip requirements file containing libraries to install after conda lock"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "text/plain"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Pip requirements for lock conda environments"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 117
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 118
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 65
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "122755"
      datatype: 1
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/574e5560-0b34-4e4e-a3a8-00fb459c8160/download/"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 79
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 78
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 80
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:07.485193+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 83
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing interactive plot of global monthly precipitation mean computed from NCEP/NCAR reanalysis dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 117
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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  name {
    value: "Sketch"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
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    }
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  quad {
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    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/notebook.ipynb"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:05.626584+00:00"
    }
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}
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Jupyter notebook"
    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 118
    }
  }
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    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  name {
    value: "JupyterNotebook"
  }
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    o_iri {
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      name_id: 122
    }
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    id: 8
    value: "https://schema.org/"
  }
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  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/resources/2e183ec2-4914-4975-baa5-caf55fc72adc"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 73
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 12
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:37.939360+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:07.093471+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 117
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:37.939360+00:00"
    }
  }
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  quad {
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    }
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    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.1175/BAMS-D-20-0117.1"
    }
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    p_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-07-24 18:44:26.453549+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:11.415216+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Related publication of the exploration presented in the Jupyter notebook"
    }
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Quantifying Causal Pathways of Teleconnections"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 117
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:26.453549+00:00"
    }
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  prefix {
    id: 4
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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  name {
    value: "BibliographicResource"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      prefix_id: 12
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 73
    }
    o_literal {
      lex: "http://doi.org/10.1175/1520-0477(1996)077%3C0437:TNYRP%3E2.0.CO;2"
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:23.809948+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:06.782308+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Related publication of the exploration presented in the Jupyter notebook"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "The NMC/NCAR 40-year reanalysis project"
    }
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    p_iri {
      name_id: 117
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:23.809948+00:00"
    }
  }
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    }
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    }
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    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 12
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 73
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:45.244365+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:06.392124+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment when user want to have the same libraries installed without concerns of package versions"
    }
  }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:45.244365+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      name_id: 118
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
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  name {
    value: "SoftwareApplication"
  }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 125
    }
  }
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  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
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  name {
    value: "conformsTo"
  }
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    id: 10
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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  name {
    value: "1.1"
  }
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    }
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    }
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    }
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  name {
    id: 1
    value: "CreativeWork"
  }
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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  name {
    id: 3
    value: "c45fd292-7cb8-496f-88fd-95a54ceaebae"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
  }
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  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 25
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 5
    value: "c67575fb-9986-4083-9ad0-3011e335b171"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 5
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Language"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 25
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
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  name {
    value: "c74d40cf-a8e6-4e2f-b022-640191e70506"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 6
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "reanalysis"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 22
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "18.39220462850183"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "d5a52c79-afb5-4789-8582-214422057ec9"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 31
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "7.542579075425791"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "d8601af8-2909-4bea-87aa-a38c29ba20d3"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 8
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.695183515548706"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "dc515ace-cbf9-436e-bc90-debf3328a813"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
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      lex: "Met Office Informatics Lab"
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