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    value: "hasAssertion"
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rows {
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "type"
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    value: "1892"
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    value: "description"
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  name {
    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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  name {
    value: "2919"
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    s_iri {
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    }
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    }
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rows {
  name {
    value: "6384"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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}
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    p_iri {
    }
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      lex: "Climatology"
    }
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    }
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      name_id: 15
    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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    value: "18a3641d-326f-46b1-be53-f00e16ac2ef8"
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    s_iri {
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    }
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      lex: "publishing"
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    id: 4
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
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    value: "Domain"
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    value: "normScore"
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    }
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      lex: "35.251798561151084"
    }
  }
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    value: "score"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.9"
    }
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    value: "196dcd7b-ca5a-42c6-9f2a-bb612139360e"
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    }
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      lex: "book"
    }
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    value: "Concept"
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    }
  }
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    }
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      lex: "14.534883720930234"
    }
  }
}
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    }
    o_literal {
      lex: "10.0"
    }
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    value: "1994f485-0753-4bf1-ad75-9d0f65a076cb"
  }
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    }
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    }
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      lex: "meteorology and climatology"
    }
  }
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  name {
    value: "NASA"
  }
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rows {
  quad {
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.8196640014648438"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "9ea0c7c2-cf68-4b65-a0d2-39062ed95214"
  }
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  prefix {
    value: "http://www.opengis.net/ont/geosparql#"
  }
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    value: "asWKT"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((2.0 48.5, 2.0 59.5, -10.5 59.5, -10.5 48.5, 2.0 48.5))"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Geometry"
  }
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rows {
  quad {
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    }
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    }
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}
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    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
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    value: "Polygon"
  }
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    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "cd218141-3c8c-4b38-837c-f501b1668f11"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((0.29791066282422 51.30180180180175, 0.29791066282422 51.69819819819818, -0.521613832853009 51.69819819819818, -0.521613832853009 51.30180180180175, 0.29791066282422 51.30180180180175))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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  name {
    value: "ResearchObject"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "3c4b47b0-325d-45ab-ab98-a4bc82817bfa"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "45b205e5-61a1-4a48-b88f-f43fe9002e5c"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "fcf5ccc1-7b12-4515-8ff1-a97c63cfebe1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "45b205e5-61a1-4a48-b88f-f43fe9002e5c"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((0.29791066282422 51.30180180180175, 0.29791066282422 51.69819819819818, -0.521613832853009 51.69819819819818, -0.521613832853009 51.30180180180175, 0.29791066282422 51.30180180180175))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 40
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "61c33373-2267-4092-ba36-b50f12ac7ec6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 37
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 33
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "61c33373-2267-4092-ba36-b50f12ac7ec6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358))"
    }
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    }
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    value: "adb7ea23-d8ec-4c90-b353-137b5ce4007a"
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      lex: "adb7ea23-d8ec-4c90-b353-137b5ce4007a"
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    }
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      lex: "POLYGON ((2.0 48.5, 2.0 59.5, -10.5 59.5, -10.5 48.5, 2.0 48.5))"
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      lex: "POLYGON ((2.0 48.5, 2.0 59.5, -10.5 59.5, -10.5 48.5, 2.0 48.5))"
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    value: "enrichment_service-account-enrichment"
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  }
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    value: "Agent"
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    }
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    id: 1
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    value: "doi"
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      name_id: 2
    }
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      prefix_id: 1
      name_id: 46
    }
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    id: 3
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "isFinalized"
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    value: "isSnapshotOf"
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f"
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  name {
    value: "snapshotedAtTime"
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-03-20 17:15:38.783260+00:00"
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    value: "snapshotedBy"
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    }
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    value: "about"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "author"
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  prefix {
    id: 2
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
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  name {
    value: "svadams"
  }
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    }
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    value: "contentLocation"
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    }
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    value: "contentSize"
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      lex: "474832"
      datatype: 1
    }
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    value: "contentUrl"
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    p_iri {
    }
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      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/crate/download/"
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    value: "contributor"
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  name {
    value: "acocac"
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    }
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      prefix_id: 2
    }
  }
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    value: "copyrightHolder"
  }
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    id: 4
  }
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    value: "mailto:environmental.ds.book@gmail.com"
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    }
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    value: "creator"
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    p_iri {
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    }
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    value: "dateCreated"
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    p_iri {
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      lex: "2022-02-06 17:02:43.120909+00:00"
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    value: "dateModified"
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2024-03-05 12:19:23.439570+00:00"
    }
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    value: "datePublished"
  }
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    }
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      lex: "2022-02-06 17:02:43.120909+00:00"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "The research object refers to the Met Office UKV high-resolution atmosphere model data notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
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    value: "encodingFormat"
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "application/ld+json"
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    value: "hasPart"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/folders/"
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    value: "aff17533-0586-4723-b706-edd43c6c736e"
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/resources/"
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb"
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  name {
    value: "keywords"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
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      lex: "Environmental Science"
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  name {
    value: "license"
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  prefix {
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "mainEntity"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    p_iri {
      name_id: 14
    }
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      lex: "Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book - snapshot"
    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
    }
  }
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  name {
    value: "publisher"
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    }
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    value: "creation_mode"
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    }
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    id: 16
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    value: "hasGeometry"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/9ea0c7c2-cf68-4b65-a0d2-39062ed95214"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/c4971773-b0e8-45bf-9e9d-20ddcc5b7f42"
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/cd218141-3c8c-4b38-837c-f501b1668f11"
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  name {
    value: "SnapshotRO"
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    }
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  name {
    value: "Dataset"
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  quad {
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    }
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    value: "http://w3id.org/ro/"
  }
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  name {
    value: "earth-scienceExecutableResearchObject"
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    }
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  prefix {
    id: 1
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    value: "ExecutableResearchObject"
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  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
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  quad {
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  name {
    value: "Organization"
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  quad {
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/3fb8e59b-d47a-461b-8b89-9c8fba72871c"
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    value: "cite-as"
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      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Samantha Adams, and Alejandro Coca-Castro. \"Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Feb 06 ,2022. https://doi.org/10.24424/pbvr-gd04."
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      lex: "POLYGON ((-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358))"
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    value: "1b735026-c1f4-40e7-8d8b-e14024732e9e"
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    value: "64eb3e75-4d26-4b19-9833-a23de78fc8bf"
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    o_iri {
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    value: "7e81a0d5-50cc-469d-ba42-75f1b0258845"
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      lex: "input"
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
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      lex: "10.24424/1p3t-3n60"
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    id: 10
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    }
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    }
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    }
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      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f/main/notebook.ipynb"
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    p_iri {
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    id: 3
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook"
    }
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    value: "sdDatePublished"
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    }
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      lex: "2022-02-06 17:02:55.097294+00:00"
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    value: "Resource"
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "MediaObject"
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    }
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    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f/blob/main/.lock/conda-win-64.lock"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-11 23:00:41.147309+00:00"
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    }
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      lex: "2023-03-20 17:15:31.798932+00:00"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "Lock conda file for win-64"
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-11 23:00:41.147309+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f/main/.binder/environment.yml"
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "2023-03-20 17:15:33.883992+00:00"
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Conda environment when user want to have the same libraries installed without concerns of package versions"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Conda environment"
    }
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}
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:07:13.909210+00:00"
    }
  }
}
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 103
    }
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    }
  }
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    }
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      name_id: 52
    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.7087009"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 61
    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 62
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:02:56.603984+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 17:15:34.451633+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Contains input gridded data used in the Jupyter notebook of Met Office UKV high-resolution atmosphere model data"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 73
    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "Input gridded data"
    }
  }
}
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:02:56.603984+00:00"
    }
  }
}
rows {
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    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 81
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 103
    }
  }
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    }
  }
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    }
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    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f/notebook.html"
    }
  }
}
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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: 62
    }
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      lex: "2022-02-06 17:04:55.919176+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "2023-03-20 17:15:29.429653+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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    }
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    }
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  quad {
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      name_id: 14
    }
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 102
    }
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      lex: "2022-02-06 17:04:55.919176+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "publication"
  }
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    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 55
    }
    o_literal {
      lex: "452968"
      datatype: 1
    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/857cc949-2935-4398-b1a3-6f775036bb0b/download/"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 62
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-15 12:37:18.814307+00:00"
    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 17:15:29.854799+00:00"
    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
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    p_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "urban-exploration-climate_ukv.png"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 102
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-15 12:37:18.814307+00:00"
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 14
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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  name {
    value: "Sketch"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5984713"
    }
  }
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    }
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    }
    o_literal {
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 17:15:38.569884+00:00"
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    }
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      lex: "Contains outputs, (regridded data and figures), generated in the Jupyter notebook of Met Office UKV high-resolution atmosphere model data"
    }
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "Outputs"
    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:02:59.243925+00:00"
    }
  }
}
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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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    }
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://medium.com/informatics-lab/met-office-and-partners-offer-data-and-compute-platform-for-covid-19-researchers-83848ac55f5f"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 61
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 62
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:03:00.565055+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 17:15:32.766097+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Related publication of the sensors presented in the Jupyter notebook"
    }
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    p_iri {
      name_id: 73
    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 2
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Met office and partners offer data and compute platform for covid-19 researchers"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 102
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:03:00.565055+00:00"
    }
  }
}
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  name {
    value: "BibliographicResource"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 108
    }
  }
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      name_id: 103
    }
  }
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 98
    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f/blob/main/.lock/conda-linux-64.lock"
    }
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    p_iri {
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    }
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      name_id: 60
    }
  }
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      name_id: 62
    }
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      lex: "2022-02-06 17:06:19.473817+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 17:15:31.218988+00:00"
    }
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      name_id: 13
    }
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      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 2
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 102
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:06:19.473817+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 61
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 62
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:06:20.621949+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 17:15:31.688094+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 73
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 102
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:06:20.621949+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 103
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
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  name {
    value: "1.1"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 1
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
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  name {
    value: "CreativeWork"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 112
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "207dfbbc-1561-4cf4-bc1a-b04035902df3"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Language"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 86
    }
  }
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  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 114
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
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  name {
    value: "3083a8fd-eee7-4d07-b2ab-2dbeb283d2f4"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "12.839248434237994"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "31052ff8-00ad-42a8-adc3-271f10ffb86a"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 116
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Meteorological Office"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
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  quad {
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
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  name {
    value: "wikidata"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 117
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q1851405"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "3b651c5a-f69d-41c4-9990-ebc4eedc0dff"
  }
}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "13.933415536374847"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "3bb6d5d1-874b-436a-b45f-aa1e5585d7d4"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 119
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "44.24424424424424"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "44.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "3fb8e59b-d47a-461b-8b89-9c8fba72871c"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 120
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "9.883720930232558"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
}
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  name {
    value: "54882db6-97c4-41f0-984a-f5f2a1d25bf4"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 121
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.8196640014648438"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "55504c21-de3c-462a-822d-06be0cb5dff0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 122
    }
    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: 9
      name_id: 87
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "11.713933415536376"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "57e9e0e2-b2ef-4f22-8638-94cfae04428e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 123
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "25.67849686847599"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "24.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "59648eab-634d-4ef2-8fc5-8f100660fa50"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 124
    }
    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: 16
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
    }
    o_literal {
      lex: "64.74820143884892"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "5a8ff21f-9414-4e03-baf3-dd6a726d14d7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 125
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "atmospheric sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 85
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9950044751167297"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7022772a-1862-42ad-ac3e-487fefcbc545"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 126
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "model data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "17.32776617954071"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7523e50c-14f2-427c-a4e5-5c04f1096ec8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 127
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Meteorological Office"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "14.97093023255814"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "77479c5a-6d1b-416a-b906-1c2b540b6bec"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 128
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "atmosphere"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_literal {
      lex: "10.319767441860465"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 1
    value: "8d8823b0-73e2-4269-8bf9-a29d0e50c6bb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Met Office UKV high-resolution atmosphere model data notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
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    }
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      lex: "Meteorological Office"
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    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
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      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
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    }
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      lex: "earth sciences"
    }
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    }
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    }
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      lex: "book"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "high-resolution atmosphere"
    }
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    }
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      lex: "15.448851774530269"
    }
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    }
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    }
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  name {
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    value: "email"
  }
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    }
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      name_id: 30
    }
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      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
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    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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  name {
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    value: "affiliation"
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  quad {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "The Alan Turing Institute"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    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: 33
    }
    o_literal {
      lex: "Met Office Informatics Lab"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Samantha Adams"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/np/RAQtlBZeIZPbIQiCPEEz3co05TjVKlfT5CVFhuGTLF_Eg/"
  }
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  name {
    id: 37
    value: "assertion"
  }
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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    value: "wasDerivedFrom"
  }
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    id: 7
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/1d70f031-77a5-400f-ac81-c7714d3ba6fb/crate/download/"
  }
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    value: "provenance"
  }
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    value: "RAQtlBZeIZPbIQiCPEEz3co05TjVKlfT5CVFhuGTLF_Eg"
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    value: "pubinfo"
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      lex: "2025-11-11T16:12:35.203+01:00"
      datatype: 2
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  }
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    value: "introduces"
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  name {
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    value: "RoCrateNanopub"
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