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    value: "assertion"
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    }
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    value: "IPTC"
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  name {
    value: "path"
  }
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    }
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      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
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    value: "047a55c3-fcc1-480b-9d58-ba9f6c664736"
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    value: "normScore"
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    }
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    value: "score"
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    value: "048c822d-d613-4a27-8aee-0cbfce81a867"
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      lex: "Book industry"
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    }
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}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
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    value: "130e2cf3-9811-483f-940c-277217c937d8"
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "JupyterCon2023"
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "11.624441132637855"
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    }
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      lex: "7.8"
    }
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    value: "1564d8b4-ba54-485d-bc12-c5911d878d10"
  }
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      lex: "notebook"
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    }
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      lex: "12.959719789842381"
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    value: "1a9bdc9d-1d6a-4f6b-844c-dc7d8882bb75"
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    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
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    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.7973174366617"
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    }
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      lex: "10.6"
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    value: "enrichment_service-account-enrichment"
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      lex: "service-account-enrichment"
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  name {
    value: "Agent"
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    }
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  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "forkedAtTime"
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  quad {
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    }
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      name_id: 32
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-12 13:23:32.549839+00:00"
    }
  }
}
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  name {
    value: "forkedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://orcid.org/0000-0002-1784-2920"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "about"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 16
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "author"
  }
}
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  prefix {
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "acocac"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 35
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
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    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
    }
    o_literal {
      lex: "372203"
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    }
  }
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    value: "contentUrl"
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/1b8f1898-7ae4-4847-aeb3-3519a062d0c8/crate/download/"
    }
  }
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  name {
    value: "contributor"
  }
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  name {
    value: "nbarlowATI"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
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  name {
    value: "tom-andersson"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "copyrightHolder"
  }
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  prefix {
  }
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  name {
    value: "mailto:environmental.ds.book@gmail.com"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 11
    }
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    value: "creator"
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    }
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    value: "dateCreated"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:37:45.977506+00:00"
    }
  }
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  name {
    value: "dateModified"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-03-05 01:21:28.357635+00:00"
    }
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rows {
  name {
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:37:45.977506+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Sea ice forecasting using IceNet notebook published in the Environmental Data Science book."
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    o_literal {
      lex: "Alejandro Coca-Castro, Tom Andersson, and Nick Barlow. \"Sea ice forecasting using IceNet (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book JupyterCon2023.\" ROHub. Apr 03 ,2022. https://w3id.org/ro-id/1b8f1898-7ae4-4847-aeb3-3519a062d0c8."
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    }
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    }
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef/blob/main/.lock/conda-linux-64.lock"
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    p_iri {
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    }
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    p_iri {
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Lock conda file for linux-64"
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    value: "sdDatePublished"
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:32.938456+00:00"
    }
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    value: "Resource"
  }
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 87
    }
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    value: "MediaObject"
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    }
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef/main/notebook.ipynb"
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Jupyter notebook"
    }
  }
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    }
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    }
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      prefix_id: 10
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    }
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    }
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    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
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    }
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    id: 3
    value: "https://schema.org/"
  }
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  name {
    value: "softwareRequirements"
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      prefix_id: 3
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/1b8f1898-7ae4-4847-aeb3-3519a062d0c8/resources/579fe096-4af8-4203-8260-feaf7677c30a"
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    p_iri {
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    }
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      lex: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.binder/environment.yml"
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-05-12 13:23:19.136126+00:00"
    }
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    }
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      name_id: 2
    }
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    }
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.5285/71820e7d-c628-4e32-969f-464b7efb187c"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "2023-05-12 13:23:09.571914+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input Forecasts, neural networks, and results from the paper: \'Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning\' used in the Jupyter notebook of Sea ice forecasting using IceNet"
    }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 13
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Input Forecasts, neural networks, and results from the paper: \'Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning\'"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 86
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:14.669821+00:00"
    }
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 65
    }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 87
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 43
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.6410246"
    }
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-12 13:23:18.568513+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (table and figures), generated in the Jupyter notebook of Sea ice forecasting using IceNet"
    }
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    p_iri {
      name_id: 56
    }
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      name_id: 2
    }
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    }
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      lex: "Outputs"
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:17.386248+00:00"
    }
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}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 65
    }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 87
    }
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  quad {
    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: 11
      name_id: 43
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 37
    }
    o_literal {
      lex: "344731"
      datatype: 1
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/7e3f0ae3-42fc-4154-b856-7aeed859e211/download/"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 43
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:08.092594+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-12 13:23:18.169631+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
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    p_iri {
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    }
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      name_id: 2
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing interactive plot of IceNet seasonal forecasts of Artic sea ice according to four lead times and months in 2020"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 86
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:08.092594+00:00"
    }
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  prefix {
    id: 9
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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  name {
    value: "Sketch"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 91
    }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.1038/s41467-021-25257-4"
    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:18.897063+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-12 13:23:13.755021+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Related publication of the modelling presented in the Jupyter notebook"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 86
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:18.897063+00:00"
    }
  }
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    value: "BibliographicResource"
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    }
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "2023-05-12 13:23:31.756667+00:00"
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    p_iri {
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64"
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:34.714518+00:00"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5516869"
    }
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    }
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:16.031702+00:00"
    }
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    }
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      lex: "2023-05-12 13:23:14.459856+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "Input Dataset for IceNet\'s demo notebook"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef/notebook.html"
    }
  }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "2023-05-12 13:23:19.653895+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Rendered version of the Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    }
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      lex: "text/html"
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:31.388108+00:00"
    }
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    }
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    }
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    }
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  name {
    value: "publication"
  }
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    o_iri {
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    }
  }
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  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
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  name {
    value: "conformsTo"
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    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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    value: "1.1"
  }
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "CreativeWork"
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    }
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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  name {
    value: "1d1faf2c-7bde-4dcc-886e-b1cfa112850d"
  }
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    s_iri {
      prefix_id: 4
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Sea ice forecasting using IceNet (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book JupyterCon2023."
    }
  }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "43.94394394394394"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "43.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "306bded1-959e-41f6-8e8f-09f1f3628c39"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 99
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ice"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "12.609457092819614"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "39f28449-d6d9-472f-a105-03757f7f7e59"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 100
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "15.236427320490366"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.7"
    }
  }
}
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  name {
    value: "3bf4e260-3dc1-4349-b3df-ea131b5422e3"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "physical geography and environmental geoscience"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9742836952209473"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "43ffa2fc-184f-4bc8-985d-95415832a1c2"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sea ice forecasting"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 72
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "28.927410617551462"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "26.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "50e426ae-fc1a-41d5-a76d-58b254acd04e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 1
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
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  name {
    value: "5b20d49b-5386-4a7d-92c7-2ef1fe13700e"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.965722801788376"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "5e2b825f-3b34-4b1b-af72-97a7bd963020"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 72
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "6.2838569880823405"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "6d411709-b64a-4ba1-a29f-2994179980a5"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "forecasting"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.374068554396423"
    }
  }
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    }
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      lex: "13.0"
    }
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    value: "82b9333a-159d-42e8-993f-a705478f37f2"
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      name_id: 107
    }
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    }
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      lex: "research object"
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "25.785482123510292"
    }
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    }
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      lex: "23.8"
    }
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    value: "8aea154f-52e3-4ebd-b8af-704400a40b73"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 21
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.220566318926974"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.2"
    }
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    value: "9940dcca-21f0-4c7e-bdba-a135bf8fdcbd"
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Sea ice forecasting using IceNet notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "56.05605605605605"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "56.0"
    }
  }
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  name {
    value: "9c344f8b-b53d-40ba-a398-91200ee2b9ab"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
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      lex: "11.375947995666305"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "10.5"
    }
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    value: "ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef"
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    value: "ad81cb53-bfec-4f47-9f5b-2f1e38e3f386"
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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    value: "b0dab925-8e1d-4633-88ef-325c23b21fcd"
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "14.711033274956216"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.4"
    }
  }
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    value: "cc0dcbca-3242-423e-bb30-716afd7d759f"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 114
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "aim"
    }
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}
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  quad {
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  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
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      lex: "11.733800350262698"
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    }
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      lex: "forecast"
    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "12.9"
    }
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    value: "dcada9d1-2eb7-469b-ae5e-e74c64d64062"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 116
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sea ice"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "10.157618213660244"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
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    value: "e4776bcc-990b-43bd-9b30-d3a5669bfe61"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "IceNet notebook"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "27.6273022751896"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "25.5"
    }
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    value: "e6137b80-9ef1-458a-96a4-791954ea4106"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "0.392853319644928"
    }
  }
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  name {
    value: "e9faf054-c3b6-4ee4-a112-9252743d8851"
  }
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  quad {
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      name_id: 119
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "notebook"
    }
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.028315946348734"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.4"
    }
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  name {
    value: "f383b2fa-cca1-4acc-81e2-9da64055b0af"
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "oceanography"
    }
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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 {
    }
    o_literal {
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    }
  }
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  name {
    value: "email"
  }
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    }
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    }
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      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
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  name {
    value: "Person"
  }
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    }
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    }
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    value: "mailto:https://github.com/"
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  name {
    value: "affiliation"
  }
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    }
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    }
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      lex: "The Alan Turing Institute"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Alejandro Coca-Castro"
    }
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    }
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    }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 123
    }
    o_literal {
      lex: "The Alan Turing Institute"
    }
  }
}
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    }
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      lex: "Nick Barlow"
    }
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    }
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    }
  }
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    }
    p_iri {
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      name_id: 123
    }
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      lex: "he British Antarctic Survey"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Tom Andersson"
    }
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    }
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