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    value: "hasAssertion"
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "name"
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    value: "Organization"
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    value: "affiliation"
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    value: "email"
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    }
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      lex: "Valentina Grande"
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    value: "Agent"
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    id: 7
    value: "https://w3id.org/dingo#"
  }
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  name {
    value: "orcid"
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    p_iri {
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    }
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      lex: "0000-0002-3489-268X"
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    value: "00c84d9b-b697-4030-a341-fb88dab7ccca"
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    value: "Domain"
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    value: "normScore"
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      lex: "Everest"
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    value: "Place"
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "wikidata"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
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    value: "02883e7a-524e-416c-a57f-03e2da0abb84"
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      lex: "experiment result"
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    value: "Phrase"
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2.640845070422535"
    }
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
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    value: "02eace45-4cf7-4175-a926-599c37b5c13b"
  }
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    }
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    }
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      lex: "engineering"
    }
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    value: "NASA"
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    }
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    }
  }
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rows {
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      lex: "12.302526414166074"
    }
  }
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    }
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      lex: "0.28509142994880676"
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    value: "03b56954-d508-4b85-ac2a-5f2d396a921a"
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    }
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    }
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      lex: "system"
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    value: "Concept"
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "7.56167894905479"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "23.6"
    }
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    value: "04269e00-5149-4edd-a7e9-dd0fbfd27f22"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "seabed"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.172060237103492"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "053300b2-dc31-47da-acf8-f9762172db11"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 36
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "bathymetry"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "11.476355247981544"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "05489a2b-46e1-4c6f-a870-4326c576dfb9"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Software"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Computing and information technology/Software"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "07bff2e3-6e10-4025-85eb-d647d1911dfc"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "input file"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.5632809996795896"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.0"
    }
  }
}
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  name {
    value: "0a49accc-cff9-4aaa-a2cf-f40d1e34876d"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "workflow"
    }
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rows {
  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.8128804870233894"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "0c13c89c-69b7-492c-89eb-cd34fa9efdc0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      lex: "OBIA template matching was applied to the seafloor backscatter mosaic in this area."
    }
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      lex: "software"
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      lex: "atmospheric sciences"
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    }
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      lex: "seafloor"
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      lex: "data"
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      lex: "4.325536686959308"
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    }
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      lex: "13.5"
    }
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      lex: "atmospheric sciences"
    }
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      lex: "Automatic detection of MLs targets from the bathymetry."
    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "26.55217965653897"
    }
  }
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    }
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      lex: "40.2"
    }
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  }
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    }
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    }
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      lex: "European Commission"
    }
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q8880"
    }
  }
}
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    value: "39f146b5-fbb6-465d-ad29-c490d9c27e06"
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    }
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    }
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      lex: "Hardware"
    }
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Computing and information technology/Hardware"
    }
  }
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  name {
    value: "41f9bed9-2c37-4650-b66a-3b114ead897e"
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    }
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      lex: "workflow"
    }
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    }
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    }
  }
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    }
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      lex: "7.324106113033449"
    }
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "12.7"
    }
  }
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    value: "42175ea1-a69f-4998-9c5e-befe2f67e957"
  }
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    s_iri {
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    }
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      name_id: 14
    }
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      lex: "ASCII.txt data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      lex: "2.640845070422535"
    }
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "45b83962-460b-40a8-8bcb-de6e2ff1294a"
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "early spring"
    }
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    value: "TimeReference"
  }
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    }
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    }
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    value: "46ccca46-e6ba-4691-9400-48d394b149a2"
  }
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    }
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    }
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      lex: "survey"
    }
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rows {
  quad {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.1141868512110724"
    }
  }
}
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  quad {
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    o_literal {
      lex: "5.4"
    }
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    value: "4a462efa-a445-40a5-b68c-5a24da8c286d"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "geophysics"
    }
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    }
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      lex: "39.18410222507813"
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    }
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      lex: "study"
    }
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  quad {
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      lex: "target"
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      lex: "earth sciences"
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      prefix_id: 10
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    value: "61da9cc0-4503-444a-b060-45e5b1dc7df9"
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    }
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      lex: "filed experiment"
    }
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      lex: "2.171361502347418"
    }
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      lex: "3.7"
    }
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    }
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      lex: "late winter"
    }
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    }
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    value: "64f31d07-fdc1-49f2-b4c1-568c69b7001b"
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    }
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      lex: "earth sciences"
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    }
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    }
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      lex: "26.820732092685684"
    }
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    }
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      lex: "0.77055424451828"
    }
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    value: "6816b69b-6937-4dfd-a2dd-9b21d530e56d"
  }
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    }
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    }
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      lex: "Geography"
    }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Social sciences/Geography"
    }
  }
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  name {
    value: "6820ba72-9f8f-479f-9206-4d8500274ce9"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 81
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Mapping and recycling of marine litter and Ghost nets on the sea floor marGnet"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "5.416116248348744"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.2"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "6e6991f7-04ac-4dcc-9648-d7e60d04bf17"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 82
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "33.72539860988673"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9689239263534546"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "6eaeecde-23be-423c-86a3-1edd1d139e31"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 83
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "linguistics"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "3.670886075949367"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2.9"
    }
  }
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  name {
    value: "702efeac-a634-4c7c-8330-a0c9fd21794a"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "OBIA template matching"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
}
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    }
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      lex: "2.347417840375587"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
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      lex: "4.0"
    }
  }
}
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  name {
    value: "7038c51a-d9ac-49aa-92a3-05383cd9073a"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 85
    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ML type"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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    }
  }
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    }
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      lex: "2.464788732394366"
    }
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    }
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      lex: "4.2"
    }
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    value: "72644ac9-6da8-4ed2-a175-89931b27b1d9"
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "targets from the bathymetry"
    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "5.1056338028169"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "8.7"
    }
  }
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  name {
    value: "73dc398e-7644-4e5c-839d-1ea943dea33b"
  }
}
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    s_iri {
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      name_id: 87
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "ml detection"
    }
  }
}
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 30
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.992957746478873"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
  }
}
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    value: "742263ad-562d-45b2-a026-7020eb020699"
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      name_id: 88
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Medieval Latin"
    }
  }
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2.5953220121755844"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "8.1"
    }
  }
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  name {
    value: "74308e6e-0227-417c-a554-3ce76112f617"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "metadata"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.242870874719641"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.0"
    }
  }
}
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    value: "7460d904-05f9-4710-9d01-64358107cc50"
  }
}
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  quad {
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      name_id: 90
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Microsoft Corporation"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      name_id: 16
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q2283"
    }
  }
}
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    value: "74e45610-a4f4-4f22-92ef-9a02ab11e804"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "automatic detection"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "12.38262910798122"
    }
  }
}
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    }
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      lex: "21.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "76c691a3-c288-4b63-9229-52df9f4e9bd0"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "methodology"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.306805074971165"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "792d7b48-d709-48ec-919a-1b4296b7c350"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 93
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "mathematical and computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 32
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "20.683121381477395"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.47929835319519043"
    }
  }
}
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  name {
    value: "7aa67da6-fa7f-4ecd-b154-2aa1eafa8455"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "seafloor backscatter mosaic"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "1.9953051643192488"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7b232f7d-044f-4c30-87fd-657c454bdc18"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 95
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Natural science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Natural science"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7b95a3e7-f889-4b09-b880-e232fbe68e96"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.7875680871515534"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7bc748c3-54d1-4916-a598-4446500b3683"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ml type"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.171361502347418"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7f28214e-30fb-4045-9eea-fb41bfcb145b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 98
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "bathymetry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "6.247997436718999"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7f306457-62d2-4dd4-8930-11c3b9129c1d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 99
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Report on the survey and elaborted data in the Italian survey area"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.3117569352708056"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "818b2c20-be83-4c6f-9191-2aab81b47d9b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 100
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "A dedicated workflow in ArcGIS was developed to identify targets from the bathymetry within the MAELSTROM Project - Smart technology for MArinE Litter SusTainable RemOval and Management"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "39.43196829590489"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "59.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "824d132b-8ef1-4047-bc83-46333c9c79f6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 101
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "82c3fb9d-e4c6-4779-8cd9-9094115c5a01"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "removal"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "4.901960784313725"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "83668f79-3066-40ee-93ad-438a11f94261"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "hydrography"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "20.37974683544304"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "83d7c3e3-0223-4664-b8ec-e96f1c583796"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output file"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
  }
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      lex: "2.4798154555940024"
    }
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    }
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      lex: "4.3"
    }
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    value: "853f7693-2227-4d5a-9e57-1ffa37f4b997"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "target"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      lex: "3.3963473245754563"
    }
  }
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    }
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      lex: "10.6"
    }
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  name {
    value: "856d187d-c96a-4da1-8743-3c477106be9b"
  }
}
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    s_iri {
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      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The experiment data metadata are saved on an open repository (the data are available on request) and the workflow is executable so that the analysis is completely reproducible."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.6327608982826947"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.5"
    }
  }
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    value: "8660aa0a-e578-4076-89a3-75a745b12774"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "marGnet field experiments"
    }
  }
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      lex: "2.9342723004694835"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.0"
    }
  }
}
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  name {
    value: "889c947f-95b1-4703-89ed-57f96c6a9ae2"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth resources and remote sensing"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "27.830249979278406"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.6449216604232788"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "896f1617-54e6-456b-83ab-cbbff82f3aa7"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geography"
    }
  }
}
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Social sciences/Geography"
    }
  }
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  name {
    value: "89c474d1-c53b-49fe-b3b3-2f6457b8e476"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ML"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.3644752018454436"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.1"
    }
  }
}
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    value: "8a601645-bf32-41f8-ba0b-8f5088ae98d7"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "instrumentation and photography"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 32
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      lex: "12.302526414166074"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.28509142994880676"
    }
  }
}
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  name {
    value: "8b8629ab-39fc-4bf9-b19a-0c038220ebd8"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "bathymetry"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "3.1079782121115023"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.7"
    }
  }
}
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  name {
    value: "8b97edf8-9184-470f-a217-139b627ac0c4"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 113
    }
    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: 10
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "39.18410222507813"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9080290794372559"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8cd4ebf9-cad8-41e3-bcad-7576f7ad35ec"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 114
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.537485582468282"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9374b0bc-740f-4abe-bb6f-86c042b206c0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 115
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Interior"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q608427"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9a39c8f9-2b72-4d38-89af-76fe0fa4ea02"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 116
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "hydrography"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "6.8354430379746836"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.4"
    }
  }
}
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  name {
    value: "9dbb1e94-def8-46d4-93ff-64c7f658a846"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "computer programming and software"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "20.683121381477395"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.47929835319519043"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9e5d1919-6462-41e1-a4ad-b9e1140925ca"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ResearchObject"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 118
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 119
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a1ee4c7e-dee0-4422-9176-70c289b8ddeb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "MAELSTROM Project"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "6.113033448673587"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a2108417-0280-44a7-9a2f-d1c301efb02d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 121
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "removal"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.5953220121755844"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a4da0792-fb1b-4e10-b566-c6f1d47e26d3"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 122
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "computer science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "27.72151898734177"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "21.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a8c2f7cf-2c17-4030-92e6-982fbcb4c430"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 123
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Venetia"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q1243"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ad13b061-f4de-4781-8bf8-5a4ce089cf51"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 124
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental pollution"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Environmental pollution"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ad49bd1c-5e21-4252-a398-5ff4b396840a"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 125
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "marGnet"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.5951557093425603"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b05ec41f-e5e5-45d5-8957-17891e714f81"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 126
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "During the experiment, it was possible to recognise a unique track for as many categories as possible of benthic Marine Litter (ML) and outline their sinking velocity."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "4.359313077939234"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b76117e6-ae12-4dec-99d9-69a31af6e7d3"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 127
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Mountains"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Natural resources/Land resources/Mountains"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b7ebac47-bd12-4b32-aedf-db116c40babc"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 128
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detection"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.973085549503364"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.4"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 1
    value: "70e9ecda-00ff-45b6-8112-56b5b4d8c16e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((12.308206558227539 45.42613630538257, 12.307777404785156 45.42538332041329, 12.315845489501953 45.42345563312358, 12.32764720916748 45.42216043125598, 12.32764720916748 45.42327490906539, 12.323012351989746 45.423425512487384, 12.316746711730955 45.425835112600126, 12.31241226196289 45.424901404761854, 12.308206558227539 45.42613630538257))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 3
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 3
    }
    o_literal {
      lex: "12.308206558227539 45.42613630538257, 12.307777404785156 45.42538332041329, 12.315845489501953 45.42345563312358, 12.32764720916748 45.42216043125598, 12.32764720916748 45.42327490906539, 12.323012351989746 45.423425512487384, 12.316746711730955 45.425835112600126, 12.31241226196289 45.424901404761854, 12.308206558227539 45.42613630538257"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 5
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 5
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c949f07d-ca16-4ba8-a9dc-6107b6c4a10b"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "c949f07d-ca16-4ba8-a9dc-6107b6c4a10b"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((12.308206558227539 45.42613630538257, 12.307777404785156 45.42538332041329, 12.315845489501953 45.42345563312358, 12.32764720916748 45.42216043125598, 12.32764720916748 45.42327490906539, 12.323012351989746 45.423425512487384, 12.316746711730955 45.425835112600126, 12.31241226196289 45.424901404761854, 12.308206558227539 45.42613630538257))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "enrichment_service-account-enrichment"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 9
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "service-account-enrichment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 20
    }
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
}
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  name {
    id: 11
    value: "isFinalized"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
    p_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "False"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "isSnapshotOf"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/9e5d1919-6462-41e1-a4ad-b9e1140925ca"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedAtTime"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-08-30 14:30:08.228321+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 4
    value: "snapshotedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 4
    }
    o_literal {
      lex: "mailto:antonio.petrizzo@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "about"
  }
}
rows {
  name {
    id: 17
    value: "3952"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 17
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "author"
  }
}
rows {
  name {
    value: "0000-0002-3489-268X"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
  }
}
rows {
  name {
    id: 21
    value: "mailto:antonio.petrizzo@ve.ismar.cnr.it"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 21
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "mailto:fantina.madricardo@ve.ismar.cnr.it"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    id: 26
    value: "mailto:vanessa.moschino@ve.ismar.cnr.it"
  }
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    o_iri {
      name_id: 26
    }
  }
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  name {
    id: 29
    value: "contentLocation"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 29
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 6
    }
  }
}
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  name {
    id: 31
    value: "contentSize"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 31
    }
    o_literal {
      lex: "31188694"
      datatype: 1
    }
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  name {
    id: 33
    value: "contentUrl"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/crate/download/"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 35
    value: "creator"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "dateCreated"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "2022-05-09 10:55:28.053444+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 38
    value: "dateModified"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "2024-03-05 12:17:05.924803+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 41
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 41
    }
    o_literal {
      lex: "2022-05-09 10:55:28.053444+00:00"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "description"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "A dedicated workflow in ArcGIS was developed to identify targets from the bathymetry within the MAELSTROM Project - Smart technology for MArinE Litter SusTainable RemOval and Management"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
  }
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    value: "hasPart"
  }
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  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro-id/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/folders/"
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    id: 46
    value: "33180bf8-3307-4e46-97cb-5efcfaaa583d"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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      name_id: 46
    }
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  name {
    value: "348a403c-6567-4905-90f8-186f7fb3a558"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "53880215-19eb-4373-8319-fdc74c7f7508"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "bcc4d42f-ac3e-40d4-a5fe-8f26bf7e6b8d"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/resources/"
  }
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  name {
    id: 51
    value: "13faac2d-213a-45de-8936-09c728df7396"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 51
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83"
    }
  }
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  name {
    value: "keywords"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 52
    }
    o_literal {
      lex: "Bathymetry"
    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "Detectoin"
    }
  }
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rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "Marine Litter"
    }
  }
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  name {
    value: "license"
  }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 2
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Automatic detection of MLs targets from the bathymetry - snapshot"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "Automatic detection of MLs targets from the bathymetry"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "publisher"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "http://www.ismar.cnr.it/"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 54
    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 2
    }
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  prefix {
    id: 9
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
}
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  name {
    value: "creation_mode"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 55
    }
    o_literal {
      lex: "MANUAL"
    }
  }
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/de1202e6-fef8-40d8-b70c-b5ed6ccc6baf"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/e593338d-ab22-47ae-8d56-eb8c909e2e43"
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}
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/e5d3809e-08ea-4fe5-a96c-003aa5fe77bf"
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  }
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/31a6ed78-c6c3-4f9a-b3c6-4c96e9cb8eb0"
    }
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/6820ba72-9f8f-479f-9206-4d8500274ce9"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/7f306457-62d2-4dd4-8930-11c3b9129c1d"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/818b2c20-be83-4c6f-9191-2aab81b47d9b"
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  quad {
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/856d187d-c96a-4da1-8743-3c477106be9b"
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    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/64ca15de-e2eb-465e-8469-0c28a6df89ef"
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  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    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: 4
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "Petrizzo, Antonio, Valentina Grande, Vanessa Moschino, and Fantina Madricardo. \"Automatic detection of MLs targets from the bathymetry.\" ROHub. May 09 ,2022. https://doi.org/10.24424/w5qx-b223."
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/"
  }
}
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    value: "88844951-1ba7-4328-b24f-0aa64694e9f2"
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    value: "asWKT"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((12.308206558227539 45.42613630538257, 12.307777404785156 45.42538332041329, 12.315845489501953 45.42345563312358, 12.32764720916748 45.42216043125598, 12.32764720916748 45.42327490906539, 12.323012351989746 45.423425512487384, 12.316746711730955 45.425835112600126, 12.31241226196289 45.424901404761854, 12.308206558227539 45.42613630538257))"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Geometry"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  prefix {
    id: 3
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
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  name {
    value: "Polygon"
  }
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    o_iri {
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    }
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    }
    p_iri {
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      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "Here some results"
    }
  }
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  name {
    value: "21c5bfb9-d2c8-4c02-9c90-5e845d8f75e9"
  }
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 66
    }
  }
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  name {
    value: "7c020821-7dd4-443a-abb7-e4d578bf91a7"
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "aa1513e8-fb5d-4e6d-a1a3-2d3eed682878"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "d9974021-2fde-4a67-a231-b6c372eaac5b"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Results"
    }
  }
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  name {
    value: "Folder"
  }
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    }
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  quad {
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Related documents and resources"
    }
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    value: "09e78055-8aad-4a02-8c5d-2574c53c6011"
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    }
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  name {
    value: "20119b4f-da6f-4723-8c5c-0f3367af1ec6"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "2fcce231-9d47-4ec7-98d0-f11ce56703b4"
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "ae49cef0-be33-4dd7-87f5-f57d8a6bab8e"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "c8f3ab93-383e-46e8-8c31-d3f496497b44"
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "fa46d31f-220e-4363-87d8-74de8afcf73a"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "Document"
    }
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    o_iri {
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    }
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  quad {
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      name_id: 48
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "Data input"
    }
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  name {
    value: "c0a4c2a7-2d85-4cce-8672-7427e724b37a"
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    p_iri {
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    }
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  name {
    value: "ed2cffa7-9560-408a-853a-6a1ddc315f3c"
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    o_iri {
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Input"
    }
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rows {
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    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 49
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "It contains Jupyter notebook"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "410ea324-cdcb-42ba-b086-b7ccf0b585a1"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 79
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "b14d905d-32b8-43af-91b9-9f413262aaa6"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Notebooks"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 7
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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      name_id: 31
    }
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      lex: "1747374"
      datatype: 1
    }
  }
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    }
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      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/09e78055-8aad-4a02-8c5d-2574c53c6011/download/"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 36
    }
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      lex: "2022-05-09 10:57:07.579893+00:00"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 38
    }
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      lex: "2022-08-30 14:29:55.484341+00:00"
    }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 43
    }
    o_literal {
      lex: "application/pdf"
    }
  }
}
rows {
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "application/pdf"
    }
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    }
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    }
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      lex: "1361042"
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "ArcGis workflow scheme"
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 81
    }
    o_literal {
      lex: "2022-05-09 10:55:56.304257+00:00"
    }
  }
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  name {
    value: "WorkflowDefinition"
  }
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    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 86
    }
  }
}
rows {
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    o_iri {
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    }
  }
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    o_iri {
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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: 7
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    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "9034979"
      datatype: 1
    }
  }
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    }
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      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/7c020821-7dd4-443a-abb7-e4d578bf91a7/download/"
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    }
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    }
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    }
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      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "2022-08-30 14:30:03.652469+00:00"
    }
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      lex: "image/png"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
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    }
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      lex: "Example of targets detection from bathymetry"
    }
  }
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    }
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      lex: "2022-05-09 10:56:09.722854+00:00"
    }
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  name {
    value: "Result"
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  quad {
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    }
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    }
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      lex: "RO created wihin EASME/EMFF/2017/1.2.1.12/S2/05/SI2.789314 MarGnet"
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    }
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    p_iri {
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      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "https://reliance.rohub.org/overview?f8a252e5-47da-410b-9096-526bc50d19a3&activetab=overview"
    }
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-05-09 10:57:22.558491+00:00"
    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-08-30 14:29:41.054228+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "calculates the sink velocity of a net floating in water starting from water column data"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "RO created wihin EASME/EMFF/2017/1.2.1.12/S2/05/SI2.789314 MarGnet"
    }
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    p_iri {
      name_id: 81
    }
    o_literal {
      lex: "2022-05-09 10:57:22.558491+00:00"
    }
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    }
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    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
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  prefix {
    id: 13
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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  name {
    value: "conformsTo"
  }
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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  name {
    value: "1.1"
  }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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  name {
    value: "CreativeWork"
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    }
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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    value: "b8905408-cdeb-4b15-a9e6-cdc18bbb4ad7"
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "workflow in ArcGIS"
    }
  }
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    id: 8
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "11.502347417840376"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.6"
    }
  }
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  name {
    value: "bc1a37b6-03ee-4000-9f8a-8966cf1f5924"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The methodology proposed by the marGnet project is to use acoustic and video remote sensing on a large scale to map ML on the seafloor and to model the ML hotspot through modelling."
    }
  }
}
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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 {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "5.3500660501981505"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.1"
    }
  }
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  name {
    value: "bc8370b9-4232-4f93-880f-525ce4ba1924"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "bathymetry data"
    }
  }
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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 {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.288732394366197"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.9"
    }
  }
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  name {
    value: "c050e1ee-d288-4cea-bab6-26c978ade3a3"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Moreover, the deliverable provides a comparison with the data and efficiency of other seafloor survey methods."
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.708058124174372"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "c09e6520-eb98-4a4e-82a2-b541d4723f93"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output file"
    }
  }
}
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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 {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.7875680871515534"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.7"
    }
  }
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  name {
    value: "c44c8239-1126-413d-878b-5ab40731da3b"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "technical terminology"
    }
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  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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      name_id: 23
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
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      lex: "3.7974683544303796"
    }
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  quad {
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    }
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      lex: "3.0"
    }
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  name {
    value: "c6261968-2ffc-4ccb-9be2-136aea5f9021"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "experiment"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
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      lex: "4.2099192618223755"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
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  name {
    value: "c6b8ce26-9dbe-4ec4-8acd-55336853b36d"
  }
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    s_iri {
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    }
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      lex: "Fishing"
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Lifestyle and leisure/Leisure/Recreational activities/Fishing"
    }
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  name {
    value: "cab94b47-01a7-4523-92d5-d31c5ebb2e2f"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "experiment data"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.112676056338028"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.6"
    }
  }
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  name {
    value: "cb5d6911-de17-4032-b04a-a12601e2ffc9"
  }
}
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    s_iri {
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      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "information"
    }
  }
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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 {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.1147068247356615"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.6"
    }
  }
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  name {
    value: "cfab1009-c09b-408e-a2da-21ddec1c7420"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 104
    }
    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: 8
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "27.830249979278406"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.6449216604232788"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "d141c130-5f71-434b-bec7-7d0a7bf04866"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Synthetic and plastic chemicals"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Chemicals/Synthetic and plastic chemicals"
    }
  }
}
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  name {
    value: "d411101b-607a-4d91-9083-f758b231d7d7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Library and museum"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Library and museum"
    }
  }
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  name {
    value: "d55bde37-5571-4dec-bb39-0bfde7fd4bb2"
  }
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    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "marine litter"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "5.4209919261822375"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
  }
}
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  name {
    value: "d6afbe56-06d8-42f0-aa23-3430d30b3b57"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "MBES"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.306805074971165"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "d7842191-ae53-44bd-996c-6a56e6dc663c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The first operation block (Execute code) creates the work directory, downloads and extracts the input file, downloads and executes the Matlab code (vel) and finally compresses the output file in only one.zip file."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "4.425363276089828"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "d9f3778f-9f3d-43e6-9e5a-36b75a4b96ac"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The so created Research Object is composed by two inputs (Workflow input ports in Fig.) two operation blocks (in light blue in Fig.) and one output (Workflow output ports in Fig.)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.4346103038309113"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.2"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "db3449dc-d3bb-46a6-b9ff-323c57b961e0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "software"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "4.177215189873418"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "de1202e6-fef8-40d8-b70c-b5ed6ccc6baf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Matlab code"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.0539906103286385"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "e4ab9753-7631-4fdb-ba98-999578c15f7b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 113
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "3.9215686274509802"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "e593338d-ab22-47ae-8d56-eb8c909e2e43"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 114
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "experiment location"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "1.9953051643192488"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "e5d3809e-08ea-4fe5-a96c-003aa5fe77bf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 115
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detection of ml"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "10.856807511737088"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "e63402fc-0038-4a97-9c6b-60cf7412b037"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 116
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "study"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.3389939122076258"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "eda3e40a-a443-40cf-aceb-e7d139b00b74"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 117
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Venice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q641"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "eee44c75-27de-44e0-8831-2ad92376836f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 118
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detection"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "7.439446366782007"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 120
    value: "f5eb02df-849f-4de1-beda-1eaf409dfb87"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 120
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 45
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "16.368849689426614"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.4702737629413605"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "f6b66f2e-f90c-4c0c-a176-8ac09770f57f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 121
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "computer science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "12.151898734177216"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "f7b9f56e-53b6-4f8f-a870-25351c4083ae"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 122
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "oceanography"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 45
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "33.72539860988673"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9689239263534546"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "fc0776e8-af3a-4fe8-9b4d-4ef86f5f829e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 123
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "bathymetry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "2.7681660899653977"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "affiliation"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 21
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 124
    }
    o_literal {
      lex: "CNR ISMAR Venice"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "antonio.petrizzo@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Antonio Petrizzo"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:direttore@ismar.cnr.it"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 126
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 125
    }
    o_literal {
      lex: "direttore@ismar.cnr.it"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "CNR-ISMAR"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 22
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 124
    }
    o_literal {
      lex: "CNR ISMAR"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "fantina.madricardo@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Fantina Madricardo"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 26
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 124
    }
    o_literal {
      lex: "CNR ISMAR Venice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "vanessa.moschino@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Vanessa Moschino"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/np/RAE8UZgWlEIlBWePGiI0IcUb2Ui1c1t2tKFqAskHq53q4/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "assertion"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/b7f139b2-b89b-494a-8687-8f3fc4aaae83/crate/download/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 3
    value: "provenance"
  }
}
rows {
  quad {
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