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    value: "name"
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    }
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    value: "doi"
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    }
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    }
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      lex: "Horizon 2020"
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    value: "Organization"
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    value: "funder"
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      lex: "influence"
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    value: "Lemma"
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  name {
    value: "normScore"
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    }
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  name {
    value: "score"
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    }
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      lex: "7.9"
    }
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    value: "06845dd0-5b8d-4c4f-9bcf-09988d921fff"
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    }
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      lex: "Climate change"
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    value: "IPTC"
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    }
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    }
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  name {
    value: "path"
  }
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    }
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      lex: "Environment/Climate change"
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    value: "0bf01187-94aa-4942-b161-9277c093bf72"
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    }
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      lex: "Natural gas"
    }
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    }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Energy and resource/Natural gas"
    }
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    value: "0f11ff51-a3cc-4660-b494-07ea337fdec9"
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    }
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    }
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      lex: "pipeline"
    }
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  name {
    value: "Concept"
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "3.680336487907466"
    }
  }
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    }
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      lex: "3.5"
    }
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    value: "1204b2ea-09e8-4b2c-b320-0c549037d31f"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "wetland"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "19.768664563617246"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.8"
    }
  }
}
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  name {
    value: "149ad02c-46bf-4626-85b4-618202328561"
  }
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rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 36
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "heat"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "4.73186119873817"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "1b3b06e4-f566-41dd-aa6d-8520145b547b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 37
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "driver"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "3.680336487907466"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.5"
    }
  }
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    value: "25454a91-2318-4a9a-bbd6-44957fab8fbe"
  }
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    }
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    }
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      lex: "ecosystem"
    }
  }
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    }
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    }
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      lex: "7.886435331230285"
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    }
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      lex: "7.5"
    }
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    value: "34c68b72-e602-49ab-b744-5407cb3fb45f"
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      lex: "influence"
    }
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
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      lex: "9.35856992639327"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "8.9"
    }
  }
}
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  name {
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    value: "Phrase"
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    }
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    }
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    value: "FieldOfResearch"
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    value: "6e274683-0405-46e9-b8b5-edcf8f5808a5"
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      lex: "role"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/7435ba71-48f2-4475-999e-cd818cc941ce/#"
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    value: "enrichment_service-account-enrichment"
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    value: "Agent"
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    value: "about"
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    value: "author"
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  prefix {
  }
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  name {
    value: "mailto:bernhard.raml@tuwien.ac.at"
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  name {
    value: "mailto:matthias.schramm@geo.tuwien.ac.at"
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    value: "contentSize"
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      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/7435ba71-48f2-4475-999e-cd818cc941ce/crate/download/"
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    value: "dateCreated"
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      lex: "2025-03-05 00:50:04.115964+00:00"
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    value: "datePublished"
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      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "With this pipeline we aim to provide users with the ability to train spatiotemporally robust machine learning models to detect and monitor wetlands and thus assessing their state over time. Wetlands play a vital role in the ecosystem, but also have critical influence on methane emissions. Methane is around 25 times as powerful in trapping heat in the atmosphere, but because it does not stay in the atmosphere as long, it more has a short-term influence on the rate of climate change. See also this news release by NOAA for more details. Wetlands have been one of the major drivers of methane in the atmosphere, acting as source instead of a sink while not being stable, including water stress as well as renaturation."
    }
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    value: "encodingFormat"
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      lex: "application/ld+json"
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    }
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    }
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      prefix_id: 1
    }
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    value: "93323200-f489-4f91-9127-e199f3c6b40e"
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  name {
    value: "a090a228-f73e-4f91-90ac-de9760d4b051"
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  name {
    value: "b2a0811d-304e-4b27-968a-6826b3e723ca"
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/7435ba71-48f2-4475-999e-cd818cc941ce"
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  name {
    value: "keywords"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 73
    }
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      lex: "C-SCALE community"
    }
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      lex: "Sentinel-1"
    }
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  quad {
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      lex: "U-Net"
    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "Wetlands"
    }
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  name {
    value: "license"
  }
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      name_id: 2
    }
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  name {
    value: "mainEntity"
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Software"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "C-SCALE ML-Pipeline for Wetland Monitoring"
    }
  }
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  name {
    value: "publisher"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  name {
    value: "community"
  }
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  name {
    value: "48e548f7-dfc4-4af7-9b72-22d77c1b4f3a"
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    }
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  name {
    value: "creation_mode"
  }
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  quad {
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      lex: "MANUAL"
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    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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  name {
    value: "ResearchObject"
  }
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  quad {
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    }
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  prefix {
    id: 8
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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  name {
    value: "LiveRO"
  }
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  quad {
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    }
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  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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  name {
    value: "WorkflowResearchObject"
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    }
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  name {
    value: "Dataset"
  }
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  quad {
    o_iri {
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
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  name {
    value: "Domain"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/ea417351-9eaa-46d2-9f28-1386b29e4e84"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/ee6b2adb-050f-40d3-a58b-d61d9d1c5dca"
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 34
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/9d0f07c1-8a56-4315-a3b5-5be445233bdb"
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/b2e8e4a4-ba08-41d2-af36-3a8821c9b76f"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/cf03cf16-9ef7-4e87-a67a-b01411d18b44"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/e77f5087-12f9-404c-a6f5-995c20d18ba4"
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    p_iri {
      name_id: 49
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/6ae2d99c-26e9-4b0c-9a5b-547e95f5bb63"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/76f0f04d-f2ac-4a5f-96a8-2b0fcec01630"
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    p_iri {
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    }
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/0bf01187-94aa-4942-b161-9277c093bf72"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/45f8b43b-cf15-4e8e-ad27-eefbc2ae593c"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/ce3f1025-ea22-4713-9f47-17d3ace9e330"
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    p_iri {
      name_id: 26
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/016ff3a9-c662-41de-bd30-423466de97da"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/8836275d-6345-4607-9c01-97fb51b6ed23"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/8c9ead17-7adf-4687-90e0-8cc68484fd53"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/957ffc67-83eb-4f6f-b942-972779a7811a"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/a47d3ab0-2d2e-4674-ab0d-0f32c2fd59a2"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/ed13b03e-0e3f-4d02-8882-7110088fc6ef"
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    p_iri {
      name_id: 46
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/ddb1041c-9e19-4216-996a-8c86dd35bc9b"
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      name_id: 41
    }
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/d4c9e06f-3eb4-46e0-8bc8-96baa69444e8"
    }
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    p_iri {
      name_id: 43
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/41178b7e-25ea-4d95-8cc6-641b60b30c1f"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/9cf1d569-1b9a-41ab-af07-da20fb07cd3b"
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/b1c143e8-d1cc-4393-b083-4d24cc35bb69"
    }
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  name {
    value: "template"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 85
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#WorkflowCentricResearchObjectTemplate"
    }
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rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "cite-as"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Raml, Bernhard, and Matthias Schramm. \"C-SCALE ML-Pipeline for Wetland Monitoring.\" ROHub. Jul 12 ,2023. https://w3id.org/ro-id/7435ba71-48f2-4475-999e-cd818cc941ce."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 78
    }
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    }
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      prefix_id: 16
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "2f14b444-4387-41a3-9549-ee8cc8bf9dc6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 87
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "components"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Folder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "65f5f32b-636a-413f-9baf-44625bda62a0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b517ad29-a94b-478d-8685-6a5062190b25"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "datasets"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "434ff095-8845-41ed-b952-54d0ffe8303a"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 91
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "main"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "61852e6e-03b0-4c42-b50a-7353707fbd4d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 92
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "nested"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "results"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 68
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 87
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 91
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "workflows"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 69
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "config"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 70
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2176b3f7-c45b-4c29-8b84-637761c69a3e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 90
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 93
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "inputs"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 93
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 55
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.48436/x8p2j-1tj74"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 56
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 61
    }
    o_literal {
      lex: "2023-07-12 08:09:36.317532+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-07-12 08:09:36.932436+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 74
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 2
    }
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}
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      lex: "Sentinel-1 Global Harmonic Parameters: A Seasonal Model for Flood Mapping and More"
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    value: "Resource"
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    value: "MediaObject"
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    value: "Sketch"
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    value: "SWDocumentation"
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    value: "conformsTo"
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    value: "1.1"
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    }
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      lex: "environmental science and management"
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    }
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      lex: "100.0"
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    }
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    value: "7c0fee22-61a4-464b-8af7-f4e6cfd50fcd"
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "influence on methane emissions"
    }
  }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
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      lex: "10.282258064516128"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
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    value: "8836275d-6345-4607-9c01-97fb51b6ed23"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "methane"
    }
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}
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  quad {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.719063545150503"
    }
  }
}
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    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
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  name {
    value: "8a9c2ce8-f524-4528-930e-a38f5b28bd28"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "drivers of methane"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "32.86290322580645"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "8c9ead17-7adf-4687-90e0-8cc68484fd53"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "atmosphere"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 26
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.54180602006689"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "957ffc67-83eb-4f6f-b942-972779a7811a"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "wetland"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 26
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "28.42809364548495"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "17.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9cf1d569-1b9a-41ab-af07-da20fb07cd3b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Wetlands play a vital role in the ecosystem, but also have critical influence on methane emissions."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "31.475903614457827"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "20.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9d0f07c1-8a56-4315-a3b5-5be445233bdb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "press release"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "7.045215562565721"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a47d3ab0-2d2e-4674-ab0d-0f32c2fd59a2"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "machine learning"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 26
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.528428093645484"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a47f5322-3eaa-4b59-975b-54dbf3a64fb0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 113
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "news release by NOAA"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "11.491935483870968"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "aa3fceb2-7088-4a0a-8851-e7755127a783"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "rate"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "3.575184016824396"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.4"
    }
  }
}
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  name {
    value: "b1c143e8-d1cc-4393-b083-4d24cc35bb69"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 115
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "With this pipeline we aim to provide users with the ability to train spatiotemporally robust machine learning models to detect and monitor wetlands and thus assessing their state over time."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 43
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
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      lex: "36.89759036144578"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "24.5"
    }
  }
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  name {
    value: "b2e8e4a4-ba08-41d2-af36-3a8821c9b76f"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "atmosphere"
    }
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  quad {
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
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      lex: "9.04311251314406"
    }
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    }
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    }
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  name {
    value: "ce3f1025-ea22-4713-9f47-17d3ace9e330"
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    s_iri {
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    }
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      lex: "Wetlands"
    }
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    }
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      prefix_id: 11
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Natural resources/Water/Wetlands"
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    value: "cf03cf16-9ef7-4e87-a67a-b01411d18b44"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      lex: "National Oceanic and Atmospheric Administration"
    }
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}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 11
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "5.467928496319664"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "d4c9e06f-3eb4-46e0-8bc8-96baa69444e8"
  }
}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "machine learning model"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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    }
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      lex: "33.06451612903225"
    }
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    }
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      lex: "16.4"
    }
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    value: "ddb1041c-9e19-4216-996a-8c86dd35bc9b"
  }
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      lex: "geosciences"
    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
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      lex: "100.0"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "0.33742621541023254"
    }
  }
}
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  name {
    value: "e77f5087-12f9-404c-a6f5-995c20d18ba4"
  }
}
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  quad {
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    }
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      lex: "machine learning"
    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
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      lex: "5.888538380651946"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.6"
    }
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}
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  name {
    value: "ea417351-9eaa-46d2-9f28-1386b29e4e84"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ecology"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "12.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "ed13b03e-0e3f-4d02-8882-7110088fc6ef"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      lex: "news release"
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "10.200668896321071"
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "6.1"
    }
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}
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  name {
    value: "ee6b2adb-050f-40d3-a58b-d61d9d1c5dca"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      lex: "National Oceanic and Atmospheric Administration"
    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "wikidata"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 125
    }
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      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q214700"
    }
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  name {
    value: "ef385012-542e-4fba-b2f1-98a311758dbd"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "ecosystem"
    }
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}
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  quad {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.371237458193981"
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}
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    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "email"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 14
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "affiliation"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "matthias.schramm@geo.tuwien.ac.at"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Matthias Schramm"
    }
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
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  name {
    id: 1
    value: "mailto:remote.sensing@geo.tuwien.ac.at"
  }
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    s_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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    id: 16
    value: "https://w3id.org/np/RAGj2TGwgk_wQVEVLTb5bur90drRpSvcfBzNK5boiin7E/"
  }
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  }
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    value: "wasDerivedFrom"
  }
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/7435ba71-48f2-4475-999e-cd818cc941ce/crate/download/"
  }
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    value: "https://w3id.org/np/"
  }
}
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    id: 5
    value: "RAGj2TGwgk_wQVEVLTb5bur90drRpSvcfBzNK5boiin7E"
  }
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    value: "created"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
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      name_id: 5
    }
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      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "2025-11-11T16:09:58.550+01:00"
      datatype: 2
    }
    g_iri {
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      name_id: 9
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 2
    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
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  name {
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    value: "introduces"
  }
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    }
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    value: "RoCrateNanopub"
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    value: "label"
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    o_literal {
      lex: "C-SCALE ML-Pipeline for Wetland Monitoring"
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    id: 18
    value: "sig"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
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  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEA4pPaESKwmC6l37P86K6TNLq6yeQtc7m9CvcqauLs/1FC0viHvQnFBgxj0a+loPDv/Egwe6OqFpa0iW9Ypnyz9YPoh+pxbRXonbuMOb+8Ry9hXZ+TEKfWjhjVDGEaClwfRwglh2HI/xfV4CD9AgvDOEoZQiyta8a90PYwJ3G6e70oCHTn61+OWTkI9KRYHOYgg3btdy2Z7q/30PTFawb2ZT5aIfIJYobUYv2a7yhtcqWCHZeKv0bxGnRjTFNx1rscBMlLJSzvRtpQc1cCRVEPFZHo1adaXCI9tGvn4cxeNQ96y8dxkN1XhpaJairde+23MDzf42Oe97KG2HYzKiyVnQIDAQAB"
    }
  }
}
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  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
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    o_literal {
      lex: "QbhKe0J9IOKqMONNpU8hYmPKCFlrtAGQ/4y+G5sX5FTXUvQwXKOVc6rssKI+3rdN3pe1y7fGcaobjdaal8dsekZwENjkyDdy6KeqKdLqrYbHtP+2gYfCE/lj7AXlRUAfXqnlmP82gq4srgXGss4hAtiU1Dll7jdDTHZdZp2FmiNTG6wpxuhRn9aEEd9jXuxdjSl5dqdQ5LwTVHwxrBrsW8CIK5r0VcsM692FwpWixrF4pNMIo5e+97lwe+Al6sG5PmW0C2MF1m2qsoIBlViWmmen0zZOCFZmg7gY4EOPJQnJCMMtFZwrJFPEJQD76G2hxM7tdZ//YKQebPX0t8h3nA=="
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  name {
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    value: "signedBy"
  }
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
}
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  name {
    value: "RoCrateBot"
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  quad {
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