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    value: "hasAssertion"
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rows {
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "1892"
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  name {
    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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}
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  name {
    value: "2919"
  }
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    s_iri {
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    }
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    o_literal {
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "Environmental research"
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  }
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  name {
    value: "6384"
  }
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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: "0ba2f3fb-65de-4d54-9df2-fb9545ab1592"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Meteorological Office"
    }
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}
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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  name {
    value: "Organization"
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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  name {
    value: "wikidata"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
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      lex: "https://www.wikidata.org/wiki/Q1851405"
    }
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    value: "0e4921d5-e2e3-4c9b-b934-24fa20e2d114"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
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    value: "Lemma"
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    }
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  name {
    value: "normScore"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "11.837237977805179"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "score"
  }
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    }
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      lex: "9.6"
    }
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    value: "0f5d35bd-2a86-401b-9c2b-bb39228b5f99"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "Language"
    }
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  name {
    value: "IPTC"
  }
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rows {
  quad {
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    }
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    }
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}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
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  name {
    value: "1a90822d-77ae-4cac-8341-3b23105eabb1"
  }
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rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "NASA"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.8196640014648438"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0/"
  }
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  name {
    value: "9ea0c7c2-cf68-4b65-a0d2-39062ed95214"
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    value: "http://www.opengis.net/ont/geosparql#"
  }
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    value: "asWKT"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((2.0 48.5, 2.0 59.5, -10.5 59.5, -10.5 48.5, 2.0 48.5))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Geometry"
  }
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    }
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    }
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}
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  prefix {
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
}
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  name {
    value: "Polygon"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "cd218141-3c8c-4b38-837c-f501b1668f11"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
    }
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 31
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((0.29791066282422 51.30180180180175, 0.29791066282422 51.69819819819818, -0.521613832853009 51.69819819819818, -0.521613832853009 51.30180180180175, 0.29791066282422 51.30180180180175))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1b8921af-e77f-4ccf-ae38-4813cdceba0f"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ResearchObject"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 35
    }
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      prefix_id: 10
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/1d5d87d5-b157-42e0-af96-62ad96207a26/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "00980dc7-b013-40aa-b531-280515c24fe3"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "27b307e0-b42d-4283-85d4-c58cbd193d02"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 37
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 42
    }
    o_literal {
      lex: "27b307e0-b42d-4283-85d4-c58cbd193d02"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "3c9bad1f-9bd9-4b3c-8098-6c5a43e65faf"
  }
}
rows {
  name {
    value: "f7deff06-905f-416e-98f6-872b1311b909"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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    value: "doi"
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    value: "svadams"
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    }
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  name {
    value: "keywords"
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    }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
    }
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  name {
    value: "publisher"
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    value: "hasGeometry"
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    value: "http://w3id.org/ro/"
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    value: "Concept"
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    value: "Phrase"
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  name {
    value: "Sentence"
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    id: 11
    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: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Samantha Adams, and Alejandro Coca-Castro. \"Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Feb 06 ,2022. https://doi.org/10.5281/zenodo.7737882."
    }
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    s_iri {
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  name {
    value: "c4971773-b0e8-45bf-9e9d-20ddcc5b7f42"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 16
      name_id: 31
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-11.924264430999758 49.70949553844358, -11.924264430999758 59.2624590495461, 2.3895263671875004 59.2624590495461, 2.3895263671875004 49.70949553844358, -11.924264430999758 49.70949553844358))"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 32
    }
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  prefix {
    id: 2
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
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    o_iri {
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    }
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    value: "44276276-4353-4ad1-ab63-55f54965dd22"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
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  prefix {
    id: 8
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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  name {
    value: "Folder"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "1b0e0f73-1c1e-4d8d-9aa6-3be76e1e3d0c"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "3c9a2e27-9238-4f2d-a97d-f3bcd9392189"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "4ea8a763-73d5-4024-9506-358bc12dc6a6"
  }
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rows {
  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "5cf6b7f5-5d81-484b-b73e-c24a2eba46b4"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "739c80cf-f81b-43ad-be6f-70e737bd4845"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "fa07ebe9-65f6-41db-9072-76ea57a0cc27"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "523656fb-fe5e-4160-9805-9fc76b4751b0"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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rows {
  name {
    value: "0c8c516f-f5c1-4e60-b9ec-742a7a4f4d10"
  }
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  quad {
    s_iri {
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "output"
    }
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  quad {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    o_iri {
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    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5984713"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 64
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:02:59.243925+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-15 15:49:40.274636+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (regridded data and figures), generated in the Jupyter notebook of Met Office UKV high-resolution atmosphere model data"
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
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      lex: "Outputs"
    }
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rows {
  name {
    value: "sdDatePublished"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-02-06 17:02:59.243925+00:00"
    }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
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}
rows {
  name {
    value: "Resource"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "MediaObject"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
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}
rows {
  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/urban-exploration-climate_ukv/blob/main/.lock/conda-linux-64.lock"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
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}
rows {
  quad {
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    }
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      lex: "2022-02-06 17:06:19.473817+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-15 15:49:20.537540+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-02-06 17:06:19.473817+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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      lex: "https://metdatasa.blob.core.windows.net/covid19-response-non-commercial/metoffice_ukv_daily/t1o5m_mean/ukv_daily_t1o5m_mean_20150801.nc"
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Input gridded data"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Met office and partners offer data and compute platform for covid-19 researchers"
    }
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    }
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      lex: "2022-02-06 17:03:00.565055+00:00"
    }
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    value: "BibliographicResource"
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    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "2022-02-06 17:02:55.097294+00:00"
    }
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    }
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    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "2023-03-15 15:49:17.873601+00:00"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "urban-exploration-climate_ukv.png"
    }
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      lex: "2023-03-15 12:37:18.814307+00:00"
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  prefix {
    id: 14
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
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  name {
    value: "Sketch"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 111
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 106
    }
  }
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    o_iri {
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    }
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/urban-exploration-climate_ukv/blob/main/.lock/conda-win-64.lock"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 65
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 66
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-11 23:00:41.147309+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-15 15:49:21.443427+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 77
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for win-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 105
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-11 23:00:41.147309+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 106
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "1.1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 112
    }
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      prefix_id: 3
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
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  name {
    value: "CreativeWork"
  }
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    }
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    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "2508300f-96a8-407f-82e5-b266b39ee16a"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "publishing"
    }
  }
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  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 88
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "35.251798561151084"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2b8b331f-309f-48c6-a7a8-402fd2b65efc"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 117
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "atmosphere"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "10.319767441860465"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2d6c7253-f11b-4654-a65e-1c8ba7e09673"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.002466091245378"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "14.6"
    }
  }
}
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  name {
    value: "392488a1-436d-435a-b790-7d70345d61cb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 119
    }
    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: 16
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.8196640014648438"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "3f5cfa63-b09b-4463-846f-5031bfa425b8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 120
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Meteorological Office"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "14.97093023255814"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "4422bd7e-2fff-43fb-8f0a-010c51897275"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 121
    }
    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: 16
      name_id: 91
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "25.67849686847599"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "24.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "5508be9d-062f-4728-9002-eb6556cbf81e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 122
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "model data"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 91
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "17.32776617954071"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "570de1dc-6a96-4027-8c6f-f03df7190f2e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 123
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "13.933415536374847"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "5962b2ab-a560-44c1-8041-e3de3c39753e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 124
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Met Office UKV"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 91
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "28.705636743215027"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "27.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "6ae2b201-40e3-40a2-9b16-7c1459a8714e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 125
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "UKV"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.37237977805179"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "14.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "719b86c0-24ef-4b9e-8844-b9fd278ff0cf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 126
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 91
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "12.839248434237994"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "7a59456f-96ef-4900-b05d-5997f3f9dcec"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 127
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "atmospheric sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 90
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9950044751167297"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7cf693b6-0cdf-406d-8913-bf79539f2454"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 128
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Meteorological Office"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.823674475955611"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.4"
    }
  }
}
rows {
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    id: 1
    value: "82825148-1789-4c71-b815-d9effc7c8bfe"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "research"
    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
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      name_id: 23
    }
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      lex: "13.662790697674419"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
  }
}
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  name {
    id: 3
    value: "8c7ea7ac-0d57-4a32-9b50-09b739c43fb4"
  }
}
rows {
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      lex: "notebook"
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      lex: "Book industry"
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    }
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      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
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    }
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      lex: "Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
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    }
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      lex: "research"
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    }
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      lex: "The research object refers to the Met Office UKV high-resolution atmosphere model data notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
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      lex: "55.75575575575575"
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    }
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      lex: "55.7"
    }
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    value: "e4a63940-d874-40f2-af5a-051b7e4973c6"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
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      lex: "0.9950044751167297"
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    value: "e6efb460-df96-4e53-a713-a7f5a7c76403"
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    }
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    }
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      lex: "data"
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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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      lex: "14.7"
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "book"
    }
  }
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    }
  }
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    }
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      lex: "14.534883720930234"
    }
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    }
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      lex: "10.0"
    }
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    }
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      lex: "high-resolution atmosphere"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "15.448851774530269"
    }
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      lex: "14.8"
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    value: "fd70c88a-40b6-4989-9134-5faa17e284e0"
  }
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    }
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    }
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      lex: "aim"
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
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      lex: "9.883720930232558"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
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  name {
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    value: "email"
  }
}
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 28
    }
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      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
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  name {
    id: 30
    value: "Person"
  }
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    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
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    }
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    value: "mailto:https://github.com/"
  }
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rows {
  name {
    id: 34
    value: "affiliation"
  }
}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 34
    }
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      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 {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "Met Office Informatics Lab"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Samantha Adams"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/np/RAd8nNam97dYAmTTPb7LK6qNuIS007_un6_1rbcvnIYf8/"
  }
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  name {
    value: "assertion"
  }
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  prefix {
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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  name {
    id: 37
    value: "wasDerivedFrom"
  }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/1d5d87d5-b157-42e0-af96-62ad96207a26/crate/download/"
  }
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rows {
  name {
    id: 41
    value: "provenance"
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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    }
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      name_id: 41
    }
  }
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  prefix {
    id: 10
    value: "https://w3id.org/np/"
  }
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  name {
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    value: "RAd8nNam97dYAmTTPb7LK6qNuIS007_un6_1rbcvnIYf8"
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    value: "created"
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    value: "pubinfo"
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    }
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    }
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      lex: "2025-11-11T16:13:13.317+01:00"
      datatype: 2
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    }
  }
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    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
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    value: "introduces"
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    }
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  name {
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    value: "RoCrateNanopub"
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  prefix {
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  }
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  name {
    value: "label"
  }
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      lex: "Met Office UKV high-resolution atmosphere model data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book - snapshot"
    }
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rows {
  name {
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    value: "sig"
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    value: "hasAlgorithm"
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