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    value: "hasAssertion"
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    value: "assertion"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "name"
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    value: "3949"
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    }
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    value: "author"
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    id: 4
    value: "https://orcid.org/"
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    value: "0000-0002-1784-2920"
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    value: "contentUrl"
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      prefix_id: 15
    }
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      lex: "https://doi.org/10.1038/s41467-021-25257-4"
    }
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    value: "creator"
  }
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    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "dateCreated"
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    }
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    }
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      name_id: 13
    }
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    value: "license"
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    value: "sdDatePublished"
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    value: "Paper"
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    value: "Resource"
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    value: "MediaObject"
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    }
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    }
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    value: "Dataset"
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    value: "zenodo.6410246"
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    }
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    }
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      lex: "2022-12-05 18:07:40.284577+00:00"
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    p_iri {
    }
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    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Contains outputs, (table and figures), generated in the Jupyter notebook of Sea ice forecasting using IceNet."
    }
  }
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    }
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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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}
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  quad {
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      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:07:40.284577+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 30
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 27
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  prefix {
    value: "https://doi.org/10.5285/"
  }
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  name {
    value: "71820e7d-c628-4e32-969f-464b7efb187c"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 32
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 18
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5285/71820e7d-c628-4e32-969f-464b7efb187c"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 17:51:37.848555+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 17:51:57.797207+00:00"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input Forecasts, neural networks, and results from the paper: \'Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning\' used in the Jupyter notebook of Sea ice forecasting using IceNet."
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Input Forecasts, neural networks, and results from the paper: \'Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning\'"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 17:51:37.848555+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "affiliation"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 19
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "Simula Research Laboratory"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "annef@simula.no"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Anne Fouilloux"
    }
  }
}
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  prefix {
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
}
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  name {
    value: "Agent"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
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    }
  }
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    value: "https://w3id.org/dingo#"
  }
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  name {
    value: "orcid"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
    }
    o_literal {
      lex: "0000-0002-1784-2920"
    }
  }
}
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    value: "0000-0002-8763-1643"
  }
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    s_iri {
      prefix_id: 4
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "jeani@uio.no"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jean Iaquinta"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 35
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
    }
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      lex: "0000-0002-8763-1643"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.binder/"
  }
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    value: "environment.yml"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 38
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 18
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:10:51.731266+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:11:02.926905+00:00"
    }
  }
}
rows {
  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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  name {
    value: "keywords"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "environment"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:10:51.731266+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 27
    }
  }
}
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  name {
    value: "Script"
  }
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    o_iri {
      name_id: 40
    }
  }
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    o_iri {
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      name_id: 28
    }
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rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.lock/"
  }
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    value: "conda-linux-64.lock"
  }
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    }
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    }
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      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.lock/conda-linux-64.lock"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:12:11.453372+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:12:11.916642+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:12:11.453372+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 40
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "conda-osx-64.lock"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 18
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:13:17.122906+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:13:17.548757+00:00"
    }
  }
}
rows {
  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"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:13:17.122906+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 40
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/polar-modelling-icenet/main/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "polar-modelling-icenet.ipynb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 43
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 18
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/polar-modelling-icenet/main/polar-modelling-icenet.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:16:31.233833+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:16:33.336872+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book and exemplifying the use of IceNet, a probabilistic deep learning algorithm to compute seasonal sea-ice forecasts over the Arctic."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "polar-modelling-icenet.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:16:31.233833+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "JupyterNotebook"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://schema.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "9227c46b-dad6-40ae-a674-2730f7abac6d"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://ror.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "00vn06n10"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "post@simula.no"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "00vn06n10"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Simula Research Laboratory"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Organization"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "01xtthb56"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 50
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "01xtthb56"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "University of Oslo"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "https://the-environmental-ds-book.netlify.app/gallery/modelling/polar-modelling-icenet/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "polar-modelling-icenet.html"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 51
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 18
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://the-environmental-ds-book.netlify.app/gallery/modelling/polar-modelling-icenet/polar-modelling-icenet.html"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:30:59.166927+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:30:59.777802+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Rendered version for the original notebook. It has been used as input for this Research Object."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 52
    }
    o_literal {
      lex: "text/html"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-05 18:30:59.166927+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
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    o_iri {
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    }
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    value: "Place"
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    value: "polygon"
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    value: "GeoShape"
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    o_literal {
      lex: "POINT (-8.360595703125002 71.01576849824332)"
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    value: "GeoCoordinates"
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  name {
    value: "about"
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    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
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  prefix {
    id: 2
  }
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  name {
    value: "mailto:acoca@turing.ac.uk"
  }
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    value: "contentLocation"
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  datatype {
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      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7/crate/download/"
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    value: "contributor"
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    value: "nbarlowATI"
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    value: "tom-andersson"
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    value: "copyrightHolder"
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    value: "mailto:annefou@geo.uio.no"
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      lex: "2025-10-18 10:53:09.235570+00:00"
    }
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  name {
    value: "datePublished"
  }
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    }
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      lex: "2022-12-02 12:25:08.853392+00:00"
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Sea ice forecasting using IceNet notebook published in the Environmental Data Science book. Modelling approach IceNet is a probabilistic, deep learning sea ice forecasting system. The model, an ensemble of U-Net networks, learns how sea ice changes from climate simulations and observational data to forecast up to 6 months of monthly-averaged sea ice concentration maps at 25 km resolution. IceNet advances the range of accurate sea ice forecasts, outperforming a state-of-the-art dynamical model in seasonal forecasts of summer sea ice, particularly for extreme sea ice events. IceNet was implemented in Python 3.7 using TensorFlow v2.2.0. Further details can be found in the Nature Communications paper Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning."
    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "application/ld+json"
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    value: "hasPart"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7/folders/"
  }
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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    value: "91409a63-cd3b-4f83-9539-0f789a7d47f8"
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  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "d4620f6a-1ed5-482e-9d21-e8522a278152"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7"
    }
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      lex: "modelling"
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      lex: "training"
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    }
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    }
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  name {
    value: "mainEntity"
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Understanding Sea-Ice and the importance of accurate seasonal forecasts"
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  name {
    value: "publisher"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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  prefix {
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  }
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    value: "community"
  }
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  name {
    value: "379a4687-de50-44c7-b7bd-37125ebd4ff7"
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    }
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      prefix_id: 10
    }
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  name {
    value: "c019b3ba-6789-4d37-9e1a-66cf2c50662c"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "creation_mode"
  }
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    }
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      lex: "MANUAL"
    }
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  name {
    value: "enrichmentSubject"
  }
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  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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rows {
  name {
    value: "02d0825b-57ee-429f-a688-e2418a0eb987"
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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  name {
    value: "09aa26ba-4e71-48e7-ba47-2abb1bfbc09d"
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    value: "11045529-ff22-454f-8b8e-51c9e41a11b2"
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  name {
    value: "156e816b-1893-47ae-9b5b-23ad1226f759"
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    value: "7f55fa69-bc7e-42cd-9640-7c2cbb364330"
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    value: "8206e3e8-6b60-4df0-bc9e-42e0f181ce6f"
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    value: "88fb1cb1-7fd7-4e03-bbae-b78eebb10438"
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    value: "de5c0e71-4a89-4596-b24e-4140f6c4c8e4"
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    value: "hasGeometry"
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    id: 8
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  }
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    value: "LiveRO"
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    id: 3
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    value: "ExecutableResearchObject"
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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    value: "wasDerivedFrom"
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    id: 1
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  }
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    value: "911b0247-5b28-4993-894e-aff28828e643"
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    value: "template"
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      lex: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#ExecutableResearchObjectTemplate"
    }
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    id: 14
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
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    id: 5
    value: "cite-as"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "Alejandro Coca-Castro, Anne Fouilloux, Jean Iaquinta, Tom Andersson, and Nick Barlow. \"Understanding Sea-Ice and the importance of accurate seasonal forecasts.\" ROHub. Dec 02 ,2022. https://w3id.org/ro-id/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7."
    }
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}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    value: "97c16862-81da-4788-8741-b6575430b331"
  }
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  name {
    value: "asWKT"
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((0.3515625 76.08671422252151, 0.3515625 80.97450125231535, 38.3203125 80.97450125231535, 38.3203125 76.08671422252151, 0.3515625 76.08671422252151))"
    }
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}
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  name {
    value: "Geometry"
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    }
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  prefix {
    id: 2
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Polygon"
  }
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  quad {
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      prefix_id: 2
    }
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    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 7
    }
    o_literal {
      lex: "POINT (-8.360595703125002 71.01576849824332)"
    }
  }
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    }
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      prefix_id: 12
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    }
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  name {
    id: 11
    value: "Point"
  }
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      prefix_id: 2
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    }
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    id: 5
    value: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.binder/"
  }
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    }
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    }
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rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.lock/"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 41
    }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 9
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/polar-modelling-icenet/main/"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
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  prefix {
    id: 13
    value: "https://w3id.org/ro-id/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 4
    value: "a8c3bc47-707e-4305-8dad-9ca3cbdbb0cc"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 13
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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  name {
    id: 15
    value: "Folder"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 30
    }
  }
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 79
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 77
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://doi.org/10.5285/"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://doi.org/10.1038/"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 17
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 14
    value: "https://the-environmental-ds-book.netlify.app/gallery/modelling/polar-modelling-icenet/"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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  }
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    o_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 77
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 26
    value: "4c314f75-9979-4a66-a473-a999880d6347"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 26
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 33
    value: "32e083d2-895a-4261-9f46-58b02a560519"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing interactive plot of IceNet seasonal forecasts of Artic sea ice according to four lead times and months in 2020"
    }
  }
}
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    }
    o_literal {
      lex: "interactive_plotting.png"
    }
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    id: 10
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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    id: 36
    value: "Sketch"
  }
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    }
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    }
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    id: 40
    value: "Object"
  }
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    }
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  name {
    id: 44
    value: "3bd90b4d-718b-4175-9c1d-c1b667d50331"
  }
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  name {
    value: "File"
  }
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    }
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    }
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    value: "4419d0b4-7cf1-4181-a84d-87b5402e87ff"
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    s_iri {
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    }
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    id: 12
    value: "https://orcid.org/"
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    }
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    }
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      prefix_id: 12
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    p_iri {
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    }
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      lex: "225392"
      datatype: 1
    }
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      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/4c314f75-9979-4a66-a473-a999880d6347/download/"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2022-12-05 18:27:27.654425+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Seasonal sea ice forecast for September 2020 (leadtime=3)"
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 52
    }
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      lex: "image/jpeg"
    }
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    id: 2
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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    }
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    }
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      name_id: 14
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    value: "7c20f6bd-1fc0-48a7-b98e-8ca77837b7ba"
  }
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    }
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    }
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      lex: "988209"
      datatype: 1
    }
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      name_id: 20
    }
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      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/a8c3bc47-707e-4305-8dad-9ca3cbdbb0cc/download/"
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-12-02 12:44:01.180791+00:00"
    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2022-12-05 18:18:54.803858+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "This Jupyter notebook is the one used for developing while the GitHub repository may contain a slightly older version (but working version e.g. fully tested). This notebook is shared while working on it and may contain errors."
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "polar-modelling-icenet.ipynb (shared while on B2DROP)"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2022-12-02 12:44:01.180791+00:00"
    }
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    }
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    o_iri {
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    }
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  prefix {
    id: 5
    value: "https://schema.org/"
  }
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  name {
    id: 49
    value: "softwareRequirements"
  }
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  name {
    id: 35
    value: "9227c46b-dad6-40ae-a674-2730f7abac6d"
  }
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    }
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    }
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  name {
    id: 53
    value: "cf139cd3-871f-4825-bccf-b2e0ad09feb0"
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    s_iri {
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/df6591e6-c326-4d28-92fb-cb9d59786ac7/"
  }
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  name {
    id: 57
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
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  prefix {
    id: 9
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    id: 59
    value: "conformsTo"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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  name {
    id: 61
    value: "1.1"
  }
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 2
    }
  }
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  name {
    value: "CreativeWork"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
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rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
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  name {
    value: "IPTC"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 63
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 58
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "forecasting"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 64
    value: "Lemma"
  }
}
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "normScore"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "17.587939698492463"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "score"
  }
}
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    }
    o_literal {
      lex: "10.5"
    }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 91
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 64
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.202680067001674"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 92
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Modelling approach IceNet is a probabilistic, deep learning sea ice forecasting system."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 12
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "23.48703170028818"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.3"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 93
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ice"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 16
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "5.445544554455445"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 37
    value: "NASA"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
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      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.2786816358566284"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 95
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sea ice"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "27.392739273927397"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "climate simulation"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "6.765676567656764"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "IceNet advances the range of accurate sea ice forecasts, outperforming a state-of-the-art dynamical model in seasonal forecasts of summer sea ice, particularly for extreme sea ice events."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "35.30259365994236"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
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    }
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      name_id: 14
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      lex: "meteorology"
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    id: 11
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
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    id: 68
    value: "Domain"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "notebook"
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "6.765676567656764"
    }
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    }
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      lex: "4.1"
    }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "oceanography"
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    value: "FieldOfResearch"
  }
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    }
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      name_id: 69
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
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    }
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    id: 56
    value: "Phrase"
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "100.0"
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    }
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    }
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      lex: "modelling approach IceNet"
    }
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "crime"
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    }
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      lex: "forecasting system"
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
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      lex: "25.96964586846543"
    }
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    }
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      lex: "15.4"
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Philosophy"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 14
      name_id: 63
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Social sciences/Philosophy"
    }
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  quad {
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      name_id: 108
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    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research object"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    p_iri {
      name_id: 65
    }
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      lex: "11.97301854974705"
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    }
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      lex: "7.1"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "concentration map"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 56
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "16.69477234401349"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.9"
    }
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}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "IceNet"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 64
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.785594639865995"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "14.2"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "6 months"
    }
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  name {
    id: 60
    value: "TimeReference"
  }
}
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Weather forecast"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Weather/Weather forecast"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "the sea"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.872696817420435"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sea ice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 64
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.618090452261306"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "14.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 115
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "6.600660066006601"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 116
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 63
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 117
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geophysics"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.2786816358566284"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 118
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Understanding Sea-Ice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 64
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.882747068676716"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.9"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 119
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Sea ice forecasting using IceNet notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "41.21037463976945"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "28.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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