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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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    }
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    value: "hasProvenance"
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    value: "provenance"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "Nanopublication"
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    }
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    value: "2919"
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    value: "description"
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    }
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    }
    g_iri {
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    }
  }
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  name {
    value: "name"
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  quad {
    p_iri {
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      lex: "Environmental research"
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    value: "DefinedTerm"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "6384"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 13
    }
    o_literal {
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Climatology"
    }
  }
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  quad {
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      name_id: 10
    }
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      name_id: 15
    }
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    value: "069e8710-166c-4863-a1d2-0b29e062434c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 17
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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  name {
    value: "Domain"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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  name {
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "score"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
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    value: "09891991-f78b-4688-ad9f-a25a667f4bd7"
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
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  name {
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "1226dd1b-5c5e-4901-9428-ee5fd547757b"
  }
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rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "ice"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "11.956521739130437"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1244f066-0de5-417d-9ffc-5a694089629d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 26
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "11.816838995568684"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "14fcac6d-7b9a-4f11-bb3e-fe062b23b179"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 28
    }
    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 (forked). The research object refers to the Sea ice forecasting using IceNet notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "17fa345b-c285-4db8-9da6-5cec5168dc0b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 30
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1bc44b49-ba3e-4a4b-a9dd-1e0f98b6d48d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 31
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "forecast"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "28.655834564254057"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2729d3e0-3e55-4605-a80d-f56d71a02f3d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "13.146233382570163"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "4af024f3-c9d4-4202-be6b-26182c6a75a3"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sea ice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "14.673913043478262"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "4ba93412-df12-464e-b43f-1bf8d063e8af"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 34
    }
    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: 5
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "10.869565217391305"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.0"
    }
  }
}
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  name {
    value: "4e3ac36f-c38c-463f-9320-253011ee94b6"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    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: 5
      name_id: 25
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "26.90217391304348"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "50243494-0c42-4feb-9997-0bfbab2fe715"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sea ice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
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    value: "ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef"
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    value: "ResearchObject"
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    value: "dateModified"
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    value: "datePublished"
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  name {
    value: "identifier"
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    value: "license"
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      lex: "Sea ice forecasting using IceNet (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book (forked)"
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      lex: "Sea ice forecasting using IceNet (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book - fork"
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    value: "ForkedRO"
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    value: "ExecutableResearchObject"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/72abd2c5-0e9f-4836-b850-648f70472b9f"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/4af024f3-c9d4-4202-be6b-26182c6a75a3"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/4ba93412-df12-464e-b43f-1bf8d063e8af"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/4e3ac36f-c38c-463f-9320-253011ee94b6"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/b8765a6e-a157-4b43-955c-e3028f58c040"
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/db093a52-0771-4a2a-8531-f9b4b46d5717"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/eabc1512-d64e-4562-ad04-07a4e7608fbb"
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/782801f3-107e-4820-933f-9e2f87d7ffcb"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/91022cac-bd83-4ea4-b87d-333728a82be0"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/9a9a0151-2478-45b0-9dc2-7f9b3026de15"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/14fcac6d-7b9a-4f11-bb3e-fe062b23b179"
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    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
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    value: "cite-as"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 89
    }
    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 (forked).\" ROHub. Apr 03 ,2022. https://w3id.org/ro-id/b7481ff6-d1a1-4fd4-b205-c6e497e8d71c."
    }
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    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro-id/b7481ff6-d1a1-4fd4-b205-c6e497e8d71c/resources/"
  }
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    value: "dd3396ec-565a-4920-91df-ff44e64de9e7"
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    }
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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  name {
    value: "Folder"
  }
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    }
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rows {
  quad {
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    }
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  name {
    value: "0c06cd69-95d5-473b-9541-6c3f8b528c87"
  }
}
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  quad {
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    }
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      name_id: 70
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 92
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "47f4ca03-1e4b-4e8a-b0d0-a959a457ee55"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 85
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "25bd6af0-3ac6-4458-8c7a-c30067f5e9b1"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
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    }
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}
rows {
  name {
    value: "a4187221-3c39-47c8-b945-3c68ac1d3a15"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "input"
    }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 85
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2bc9e3b6-b7e9-49fe-87bb-f3e6a4fba60e"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "3e72249e-1461-4ca5-9544-f1201ea9514a"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "4c19264f-4f3f-4999-8efd-b839e1fda669"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "7b4f9043-5b7a-4a94-9d0d-2069263f7b54"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "e8c8b589-8952-4acc-a8c9-5948ed71a033"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 12
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 85
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
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      prefix_id: 13
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.6410246"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 64
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:17.386248+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-03 14:27:03.464603+00:00"
    }
  }
}
rows {
  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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  quad {
    p_iri {
      name_id: 77
    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Outputs"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "sdDatePublished"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 101
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:17.386248+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Resource"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 102
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "MediaObject"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5516869"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:16.031702+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-03 14:27:02.312221+00:00"
    }
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      name_id: 13
    }
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      lex: "Contains input Dataset for IceNet\'s demo notebook used in the Jupyter notebook of Sea ice forecasting using IceNet"
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 13
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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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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      lex: "2023-05-03 14:27:06.519872+00:00"
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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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: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ac327c3a-5264-40a2-8c6e-1e8d7c4b37ef/main/notebook.ipynb"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:13.405158+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-03 14:27:06.393328+00:00"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Jupyter notebook"
    }
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}
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    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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    }
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  name {
    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
  }
}
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    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
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}
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://schema.org/"
  }
}
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  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/b7481ff6-d1a1-4fd4-b205-c6e497e8d71c/resources/579fe096-4af8-4203-8260-feaf7677c30a"
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    s_iri {
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    }
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      name_id: 56
    }
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      prefix_id: 13
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    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "344731"
      datatype: 1
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/47f4ca03-1e4b-4e8a-b0d0-a959a457ee55/download/"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      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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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:08.092594+00:00"
    }
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  prefix {
    id: 11
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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    value: "Sketch"
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    }
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      lex: "2023-05-03 14:27:03.715407+00:00"
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
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    value: "publication"
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      lex: "https://raw.githubusercontent.com/Environmental-DS-Book/polar-modelling-icenet/main/.binder/environment.yml"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:36.253117+00:00"
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 2
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "Conda environment"
    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:36.253117+00:00"
    }
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    }
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    }
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    o_iri {
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    }
  }
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 64
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5285/71820e7d-c628-4e32-969f-464b7efb187c"
    }
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "2022-04-03 22:38:14.669821+00:00"
    }
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}
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-05-03 14:27:00.589935+00:00"
    }
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  quad {
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      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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    }
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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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  quad {
    p_iri {
      name_id: 101
    }
    o_literal {
      lex: "2022-04-03 22:38:14.669821+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 102
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 64
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 59
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.1038/s41467-021-25257-4"
    }
  }
}
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    p_iri {
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      lex: "2023-05-03 14:27:02.088725+00:00"
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      lex: "Related publication of the modelling presented in the Jupyter notebook"
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    }
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    }
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      lex: "Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning"
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    id: 16
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
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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-linux-64.lock"
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    p_iri {
      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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    }
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    }
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      lex: "Lock conda file for linux-64"
    }
  }
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      lex: "2022-04-03 22:38:32.938456+00:00"
    }
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    }
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    value: "ro-crate-metadata.json"
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    value: "conformsTo"
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  }
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    value: "1.1"
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    }
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    }
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    }
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    value: "CreativeWork"
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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    value: "b8765a6e-a157-4b43-955c-e3028f58c040"
  }
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    }
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    }
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      lex: "book"
    }
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    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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    }
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
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      lex: "11.005434782608697"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      lex: "8.1"
    }
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    value: "db093a52-0771-4a2a-8531-f9b4b46d5717"
  }
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    }
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      name_id: 14
    }
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      lex: "IceNet"
    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "13.858695652173912"
    }
  }
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    }
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      lex: "10.2"
    }
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    value: "e50c55ee-9a82-4715-b038-ef69273327fd"
  }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
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    value: "eabc1512-d64e-4562-ad04-07a4e7608fbb"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "the sea"
    }
  }
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "10.733695652173914"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "eb10fe97-4ef1-4c7e-bbcd-7ed475f9d92e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 117
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 38
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9967606663703918"
    }
  }
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  name {
    value: "ec2513aa-8749-4e39-868b-b08494928946"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "6.646971935007385"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
  }
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  name {
    value: "f7345051-826a-41a0-85a1-86c8f08b8afa"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "10.930576070901033"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.4"
    }
  }
}
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  name {
    value: "email"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 64
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 120
    }
    o_literal {
      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Person"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  prefix {
    id: 2
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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    o_iri {
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    }
  }
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  prefix {
    id: 1
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
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  name {
    value: "affiliation"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    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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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 61
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "The Alan Turing Institute"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Nick Barlow"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 2
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 62
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "he British Antarctic Survey"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Tom Andersson"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      name_id: 52
    }
  }
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/np/RAYYTsrvwhBQ6km98mBZeTlKJN0ySHyraNG9vSh5YIuyM/"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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  prefix {
    id: 11
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/b7481ff6-d1a1-4fd4-b205-c6e497e8d71c/crate/download/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 4
    }
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      name_id: 88
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 109
    }
    g_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/np/"
  }
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  name {
    value: "created"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 123
    }
    o_literal {
      lex: "2025-11-11T16:10:17.560+01:00"
      datatype: 2
    }
    g_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 9
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
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rows {
  name {
    value: "introduces"
  }
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  quad {
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    }
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "RoCrateNanopub"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 12
    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
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rows {
  name {
    value: "label"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
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