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    value: "name"
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    value: "6384"
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    }
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    value: "Lemma"
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  name {
    value: "normScore"
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    }
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      lex: "19.853836784409257"
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  name {
    value: "score"
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    }
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      lex: "16.3"
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    value: "1b022287-43f2-4a10-a425-e03e0d598685"
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    }
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      lex: "23.357664233576642"
    }
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    }
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      lex: "19.2"
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      lex: "Literature"
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    value: "IPTC"
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    value: "path"
  }
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    }
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      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
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    value: "1d6622e4-7f3b-44df-91d3-8711b356c2ce"
  }
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
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  name {
    value: "Sentence"
  }
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
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      lex: "44.34434434434434"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "44.3"
    }
  }
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    value: "233051a7-ae7a-4c71-82be-603a5ee13f05"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "Weather"
    }
  }
}
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    }
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    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "Weather"
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    value: "28a84815-8d77-4859-9bca-4de4126ec9d9"
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      lex: "geosciences"
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    value: "NASA"
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    }
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "0.695183515548706"
    }
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  name {
    value: "2a82703f-4beb-4093-a16a-04e99c6ee96b"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
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      prefix_id: 4
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
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  name {
    value: "2c475512-582e-459b-9d39-e019dfdbc75b"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "dataset"
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      prefix_id: 4
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "28.380024360535934"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "48e4d459-d273-4f8a-88e1-5596723f56c3"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Phrase"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "15.323496027241772"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "13.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "4f8f6d55-638a-46c9-9347-f5eb63da4822"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
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  name {
    value: "FieldOfResearch"
  }
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 36
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9929063320159912"
    }
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    value: "53c3cd52-75c9-4614-b5ce-03b8e6d5337a"
  }
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "re-analysis"
    }
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    }
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      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "18.248175182481752"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.0"
    }
  }
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  name {
    value: "56fd4a68-6dff-4000-9774-75bcfcb00023"
  }
}
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  quad {
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "notebook"
    }
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}
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  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.160779537149818"
    }
  }
}
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  quad {
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    value: "65cebf6a-3a03-416b-84f3-75caa5702725"
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    }
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      lex: "book"
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      lex: "6.1"
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    value: "78dff407-5d85-48b6-a10d-fff0361da876"
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    value: "7bf15114-2976-4e8f-950b-a32bb2f20d39"
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      lex: "aim"
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
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      lex: "5.7177615571776155"
    }
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    }
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      lex: "4.7"
    }
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    value: "7dd21eda-4886-449e-ab38-12605e867453"
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    }
    o_literal {
      lex: "reanalysis"
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    }
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}
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  quad {
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    }
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      lex: "18.39220462850183"
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    }
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      lex: "15.1"
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}
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    value: "8159070c-3628-42ed-9d37-7c3a1866feea"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "55.65565565565565"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "55.6"
    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef/#"
  }
}
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  name {
    value: "16233283-8bb8-4159-9199-a9e43b5477e2"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
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}
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  name {
    value: "polygon"
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 46
    }
    o_literal {
      lex: "-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873"
    }
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    value: "GeoShape"
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    value: "4a65e640-97c6-4388-b0c5-418c44dc4f62"
  }
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  name {
    value: "geo"
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    }
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    }
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}
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  name {
    value: "identifier"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "4a65e640-97c6-4388-b0c5-418c44dc4f62"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Place"
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    p_iri {
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    value: "enrichment_service-account-enrichment"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "service-account-enrichment"
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  prefix {
    id: 7
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
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    value: "Agent"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef/"
  }
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    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "forkedAtTime"
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  quad {
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    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:17:08.608175+00:00"
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  name {
    value: "forkedBy"
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://orcid.org/0000-0002-1784-2920"
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    p_iri {
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    }
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    }
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    o_iri {
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  name {
    value: "author"
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  prefix {
  }
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rows {
  name {
    value: "mailto:e.saggioro@pgr.reading.ac.uk"
  }
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  }
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    value: "mailto:m.j.a.kretschmer@reading.ac.uk"
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    value: "mailto:rachel.prudden@informaticslab.co.uk"
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  name {
    value: "mailto:samantha.adams@metoffice.gov.uk"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "mailto:tlam@turing.ac.uk"
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    value: "contentLocation"
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    p_iri {
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    value: "contentSize"
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  datatype {
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      lex: "145084"
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    value: "contentUrl"
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    }
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      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef/crate/download/"
    }
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    value: "contributor"
  }
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rows {
  name {
    value: "mailto:acoca@turing.ac.uk"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "mailto:nhomer@turing.ac.uk"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "copyrightHolder"
  }
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rows {
  name {
    value: "mailto:environmental.ds.book@gmail.com"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
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  name {
    value: "creator"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  name {
    value: "dateCreated"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:43:58.657005+00:00"
    }
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    value: "dateModified"
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "2025-03-05 00:47:03.047718+00:00"
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  name {
    value: "datePublished"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:43:58.657005+00:00"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
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    value: "encodingFormat"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 75
    }
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      lex: "application/ld+json"
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    value: "hasPart"
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    value: "1073a3c5-f722-4057-99fe-6285f074b5bb"
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    value: "771618b4-79a4-403a-aaad-28d49d7ab59b"
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    value: "fdbd0c28-08ad-4f04-869e-c6de8ea828ed"
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef"
    }
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  name {
    value: "keywords"
  }
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    }
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  name {
    value: "license"
  }
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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  quad {
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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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      lex: "Jupyter Notebook"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book - fork"
    }
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}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
    }
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  name {
    value: "publisher"
  }
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  quad {
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    }
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    id: 1
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  }
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    value: "hasGeometry"
  }
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      prefix_id: 1
    }
    o_literal {
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    }
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  prefix {
    id: 3
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  }
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    value: "ResearchObject"
  }
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    }
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    }
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    value: "ForkedRO"
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    }
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    value: "LiveRO"
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    }
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    value: "Dataset"
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    }
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  }
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  }
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    value: "Domain"
  }
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    }
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}
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      name_id: 22
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/1b022287-43f2-4a10-a425-e03e0d598685"
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  }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/53c3cd52-75c9-4614-b5ce-03b8e6d5337a"
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}
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/65cebf6a-3a03-416b-84f3-75caa5702725"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/7bf15114-2976-4e8f-950b-a32bb2f20d39"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/8e85e77e-33f1-4c0d-a945-2a39bd240799"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/c04a9fa9-53cd-4c20-9b91-f20a6c8e1659"
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    p_iri {
      name_id: 36
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/cb32901d-0a7e-4c98-a922-ee2f0b969b1d"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/1c80bb5f-498e-4864-9d42-948c4ad79af0"
    }
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}
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/233051a7-ae7a-4c71-82be-603a5ee13f05"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/2a82703f-4beb-4093-a16a-04e99c6ee96b"
    }
  }
}
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/87a4bf7d-018f-4f79-8fa2-07b20d58cf48"
    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/c12cf1a4-dbb0-4da9-a354-beeeedfe05cf"
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rows {
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    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/0e6521e8-d794-4817-a852-a203ffcf596d"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/2c475512-582e-459b-9d39-e019dfdbc75b"
    }
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}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/56fd4a68-6dff-4000-9774-75bcfcb00023"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/75e1a4ac-c495-4439-9b98-e365b9f2b450"
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}
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  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/78dff407-5d85-48b6-a10d-fff0361da876"
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}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/7dd21eda-4886-449e-ab38-12605e867453"
    }
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}
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  quad {
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/b21a87b7-fc8b-46da-86ec-0273e2dc62cd"
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}
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    p_iri {
      name_id: 30
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/28a84815-8d77-4859-9bca-4de4126ec9d9"
    }
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}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/c0dc3c6d-15f0-4336-a4c4-b0c11158ac92"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/48e4d459-d273-4f8a-88e1-5596723f56c3"
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  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/9e0ed6a3-ff0a-4500-8805-b37403c715c8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/b2751f0e-4c2a-4d2e-92ab-2c339c69e3ec"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/d1d83aa2-5fe4-4128-a76f-03c5c839d5b9"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/edda8866-e5a6-48b1-b483-eced4cf8d1a1"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/1d6622e4-7f3b-44df-91d3-8711b356c2ce"
    }
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}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/8159070c-3628-42ed-9d37-7c3a1866feea"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
  }
}
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  name {
    value: "cite-as"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 96
    }
    o_literal {
      lex: "Timothy Lam, Marlene Kretschmer, Samantha Adams, Rachel Prudden, Elena Saggioro, Nick Homer, and Alejandro Coca-Castro. \"Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Jul 24 ,2022. https://w3id.org/ro-id/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "34158f22-c9ba-49a6-9199-3d63d8693f28"
  }
}
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  name {
    value: "asWKT"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
    }
    p_iri {
      prefix_id: 1
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Geometry"
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 5
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "26a79ea5-8a6d-49ab-a586-0667f0e61bab"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 101
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ac40c997-ba8e-42a7-a8b0-1a56211dd2df"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Folder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 103
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "0fa56f9b-073f-4cfa-9af7-c4fc97561bef"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 78
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 104
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "cd753fb8-44fe-4bf7-ab4d-59eb283d10ae"
  }
}
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: 10
      name_id: 103
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "55beb690-5dc3-4b73-8d48-282d2cd80e5d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 79
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 76
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 106
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "6810340b-a8e6-455f-8852-87027145f60d"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "72464c70-1c24-41c7-8cbb-f1ce006286e6"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "75a693fc-75cb-42cf-960a-0de69034c9ae"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b58c7815-b88e-4098-ab5b-56333cd46028"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 103
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c1f6b632-95e1-4872-a619-11a4e042e530"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      prefix_id: 12
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 57
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.6824189"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
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      prefix_id: 3
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      lex: "Contains outputs, (figures), generated in the Jupyter notebook of Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    value: "sdDatePublished"
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    }
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
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    value: "BibliographicResource"
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    value: "SoftwareApplication"
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    }
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    }
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    value: "Publication"
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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: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Jupyter notebook"
    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
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}
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    }
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    }
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    o_iri {
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    }
  }
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  prefix {
    id: 16
    value: "http://w3id.org/ro/earth-science#"
  }
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    value: "JupyterNotebook"
  }
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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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    p_iri {
      prefix_id: 7
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef/resources/2e183ec2-4914-4975-baa5-caf55fc72adc"
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    }
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      name_id: 70
    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:16:58.702696+00:00"
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 75
    }
    o_literal {
      lex: "text/plain"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "Pip requirements for lock conda environments"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
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    }
  }
}
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    p_iri {
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      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "http://doi.org/10.1175/1520-0477(1996)077%3C0437:TNYRP%3E2.0.CO;2"
    }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:23.809948+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:17:01.121616+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Related publication of the exploration presented in the Jupyter notebook"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The NMC/NCAR 40-year reanalysis project"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:23.809948+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 113
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
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    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 57
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
rows {
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    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:37.939360+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:17:01.638733+00:00"
    }
  }
}
rows {
  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"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:37.939360+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 113
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 57
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 65
    }
    o_literal {
      lex: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/prate.sfc.mon.mean.nc"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:17.979925+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:17:08.020570+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input of the Jupyter Notebook - Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series used in the Jupyter notebook of Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 75
    }
    o_literal {
      lex: "application/x-netcdf"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Input of the Jupyter Notebook - Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:17.979925+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 113
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 57
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 64
    }
    o_literal {
      lex: "122755"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/cd753fb8-44fe-4bf7-ab4d-59eb283d10ae/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:17:02.127562+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 75
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing interactive plot of global monthly precipitation mean computed from NCEP/NCAR reanalysis dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sketch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 120
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 113
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "1.1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 121
    }
    p_iri {
      prefix_id: 2
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "CreativeWork"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 124
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "87a4bf7d-018f-4f79-8fa2-07b20d58cf48"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Language"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8e85e77e-33f1-4c0d-a945-2a39bd240799"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 126
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "8.150851581508515"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9e0ed6a3-ff0a-4500-8805-b37403c715c8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 127
    }
    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: 5
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "34.0522133938706"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "30.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a3f40b14-dcd9-42e6-a0fa-0c6537c700cf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 128
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 13
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 95
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 1
    value: "b21a87b7-fc8b-46da-86ec-0273e2dc62cd"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 1
    }
    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: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.891595615103533"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 3
    value: "b2751f0e-4c2a-4d2e-92ab-2c339c69e3ec"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "gridded rainfall reanalysis dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "34.846765039727586"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "30.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 5
    value: "c04a9fa9-53cd-4c20-9b91-f20a6c8e1659"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 5
    }
    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: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "8.880778588807786"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c0dc3c6d-15f0-4336-a4c4-b0c11158ac92"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 6
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "meteorology and climatology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.695183515548706"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c12cf1a4-dbb0-4da9-a354-beeeedfe05cf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 7
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Technology and engineering/IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "cb32901d-0a7e-4c98-a922-ee2f0b969b1d"
  }
}
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  quad {
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    }
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      lex: "The Alan Turing Institute"
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    value: "email"
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    value: "Person"
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Met Office Informatics Lab"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "samantha.adams@metoffice.gov.uk"
    }
  }
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      lex: "Samantha Adams"
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    }
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  }
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    }
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      lex: "Timothy Lam"
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  }
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef/crate/download/"
  }
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    value: "pubinfo"
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      lex: "2025-11-11T16:06:32.282+01:00"
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    value: "introduces"
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    }
    o_literal {
      lex: "Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
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    value: "hasPublicKey"
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    }
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      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEA4pPaESKwmC6l37P86K6TNLq6yeQtc7m9CvcqauLs/1FC0viHvQnFBgxj0a+loPDv/Egwe6OqFpa0iW9Ypnyz9YPoh+pxbRXonbuMOb+8Ry9hXZ+TEKfWjhjVDGEaClwfRwglh2HI/xfV4CD9AgvDOEoZQiyta8a90PYwJ3G6e70oCHTn61+OWTkI9KRYHOYgg3btdy2Z7q/30PTFawb2ZT5aIfIJYobUYv2a7yhtcqWCHZeKv0bxGnRjTFNx1rscBMlLJSzvRtpQc1cCRVEPFZHo1adaXCI9tGvn4cxeNQ96y8dxkN1XhpaJairde+23MDzf42Oe97KG2HYzKiyVnQIDAQAB"
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  name {
    value: "hasSignature"
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    }
    o_literal {
      lex: "Op/9j2gPr7q27qi5hnPSMe+w+KyRpsMeu2jKH92nDJKe45I8qrOtfvBhI9kNl+Aw7YTQvBkV9PjnAyb8mmbQg5m24hL4LhGXm7uzcGZqTyYTQ54PE33gMMII3BM3TV1N57py/whv7v33e/kPRs/dhGj8pej9OkFxYyK8HUyj43vvi7XeDJjhbDr8VOrCWf+t0pWY/PXHB8yBxTBbprabZC9RUjCSwAERPdJiyqlk6kC3uvW8sS0Ov26uJxvEe0ERADOslCHyn8aoimjZDoV2llFq/Kf7xuSk/0l8fUgcZ2CmnqYVr6ydb+BPGx5GZAekEVdMEcXsE+IEQfS7Pa2xrw=="
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  name {
    value: "hasSignatureTarget"
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  quad {
    p_iri {
    }
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    value: "signedBy"
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    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
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  name {
    value: "RoCrateBot"
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}