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    value: "assertion"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "contentUrl"
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    value: "creator"
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    }
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    value: "dateCreated"
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    value: "dateModified"
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    }
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      lex: "2022-07-24 18:44:24.191473+00:00"
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    value: "description"
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    }
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    value: "license"
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    id: 4
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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    value: "name"
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    p_iri {
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      name_id: 21
    }
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      lex: "The NMC/NCAR 40-year reanalysis project"
    }
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    value: "sdDatePublished"
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2022-07-24 18:44:23.809948+00:00"
    }
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
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    value: "BibliographicResource"
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    value: "Resource"
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    value: "MediaObject"
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    value: "2919"
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    }
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    value: "DefinedTerm"
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    }
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    }
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    value: "6384"
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
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    value: "https://doi.org/10.1175/"
  }
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    value: "BAMS-D-20-0117.1"
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    }
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.1175/BAMS-D-20-0117.1"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:26.453549+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:26.867060+00:00"
    }
  }
}
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    }
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      lex: "Related publication of the exploration presented in the Jupyter notebook"
    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "Quantifying Causal Pathways of Teleconnections"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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    }
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    o_iri {
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    }
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  prefix {
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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  name {
    value: "zenodo.6824189"
  }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.6824189"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:21.623972+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:22.048108+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (figures), generated in the Jupyter notebook of Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Outputs"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:21.623972+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Dataset"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "prate.sfc.mon.mean.nc"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/prate.sfc.mon.mean.nc"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:17.979925+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:18.402669+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    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 {
  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "application/x-netcdf"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Input of the Jupyter Notebook - Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    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: 7
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "notebook.html"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 34
    }
    p_iri {
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      name_id: 13
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/notebook.html"
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}
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    }
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    }
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}
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  quad {
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    }
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      lex: "2022-07-25 07:55:35.391910+00:00"
    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:19:42.625710+00:00"
    }
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}
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    }
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    }
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      lex: "text/html"
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:35.391910+00:00"
    }
  }
}
rows {
  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 {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Publication"
  }
}
rows {
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    o_iri {
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    }
  }
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    id: 1
    value: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/"
  }
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    value: "conda-osx-64.lock"
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-03-20 18:17:53.670972+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    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 {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "2022-07-25 07:55:37.939360+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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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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  name {
    value: "requirements.txt"
  }
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    }
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      name_id: 13
    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:18:11.455847+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Pip requirements file containing libraries to install after conda lock"
    }
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}
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    p_iri {
      name_id: 33
    }
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      lex: "text/plain"
    }
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}
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
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      lex: "Pip requirements for lock conda environments"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/"
  }
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  name {
    value: "environment.yml"
  }
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    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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    }
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      lex: "2023-03-20 18:18:33.755278+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment when user want to have the same libraries installed without concerns of package versions"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:45.244365+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "SoftwareApplication"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/"
  }
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    value: "notebook.ipynb"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/notebook.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 14
    }
  }
}
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  quad {
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      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:19:09.991540+00:00"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "http://w3id.org/ro/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "JupyterNotebook"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://schema.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "2e183ec2-4914-4975-baa5-caf55fc72adc"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
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}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
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  name {
    value: "81930c86-66d9-40aa-922e-3eb71a7520ef"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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  name {
    value: "forkedAtTime"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
    }
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-11 14:17:08.595993+00:00"
    }
  }
}
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  name {
    value: "forkedBy"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/users/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "annef%40simula.no"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ResearchObject"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ForkedRO"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "LiveRO"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
}
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  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac"
  }
}
rows {
  name {
    value: "isFinalized"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "False"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "isSnapshotOf"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedAtTime"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:11.603227+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedBy"
  }
}
rows {
  name {
    value: "environmental.ds.book%40gmail.com"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "SnapshotRO"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 59
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "28e60b27-c23c-49e0-b5ca-52db28ea651e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
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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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  name {
    value: "polygon"
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    }
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      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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  name {
    value: "GeoShape"
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    value: "ebadf906-1901-4484-9ba0-9ffe5b1c00e1"
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  name {
    value: "geo"
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    }
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  name {
    value: "identifier"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "ebadf906-1901-4484-9ba0-9ffe5b1c00e1"
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rows {
  quad {
    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: "Place"
  }
}
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  quad {
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      name_id: 10
    }
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    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
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    value: "hasFork"
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  quad {
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      name_id: 2
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
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    value: "hasSnapshot"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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rows {
  name {
    value: "about"
  }
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  prefix {
    id: 14
    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
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  quad {
    o_iri {
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    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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  name {
    value: "mailto:rachel.prudden@informaticslab.co.uk"
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  name {
    value: "mailto:samantha.adams@metoffice.gov.uk"
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    value: "mailto:tlam@turing.ac.uk"
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    value: "contentLocation"
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    }
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    value: "contentSize"
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  datatype {
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    }
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      lex: "144877"
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    }
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    p_iri {
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      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/crate/download/"
    }
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    value: "contributor"
  }
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  name {
    value: "mailto:acoca@turing.ac.uk"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 77
    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:nhomer@turing.ac.uk"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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    value: "copyrightHolder"
  }
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    }
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    }
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rows {
  quad {
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    }
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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 {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-10-18 11:24:42.855434+00:00"
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}
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  name {
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:43:58.657005+00:00"
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    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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}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 33
    }
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      lex: "application/ld+json"
    }
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    value: "hasPart"
  }
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/folders/"
  }
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  name {
    value: "35ce5092-b2c2-4c85-af5d-9c364854b09a"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  name {
    value: "3857bb45-3b5d-41f1-a618-192dc7594a64"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "b335d545-1d0e-4f1a-ab00-174502101c00"
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    }
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  name {
    value: "e605362e-b564-4d3a-90fb-9ae120b36c86"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  quad {
    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c"
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}
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  name {
    value: "keywords"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Science"
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    o_literal {
      lex: "climate science"
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    id: 7
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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    }
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    }
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    value: "mainEntity"
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    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    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 {
    p_iri {
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    }
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    }
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    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
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    value: "community"
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    value: "creation_mode"
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  quad {
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    }
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      lex: "MANUAL"
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    value: "enrichmentSubject"
  }
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    value: "13e1dd9d-34ce-4e61-b1e4-fd2d8ce558e0"
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    }
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    value: "9c4baf2f-ef07-454c-afdf-7f550df172ab"
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    }
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    value: "9d5cc046-d26f-4588-b967-025535141d18"
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    value: "ade027e4-f23e-4166-9868-70497dcd5f1c"
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    value: "d0f1ba3f-4268-4d9a-92d1-dc42a18f844c"
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  name {
    value: "ec241220-7ec3-4c54-8099-4734b9610ab1"
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  }
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  name {
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  }
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    }
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    }
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    }
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    id: 13
    value: "http://w3id.org/ro/earth-science#"
  }
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    value: "ExecutableResearchObject"
  }
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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    }
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    id: 5
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
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    value: "cite-as"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 5
    }
    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/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c."
    }
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  name {
    id: 1
    value: "asWKT"
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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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    id: 3
    value: "Geometry"
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    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
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    id: 5
    value: "Polygon"
  }
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    }
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    }
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    id: 1
    value: "http://doi.org/10.1175/"
  }
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    }
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      prefix_id: 1
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    }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://doi.org/10.1175/"
  }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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  name {
    value: "Folder"
  }
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  quad {
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    }
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    id: 8
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/resources/"
  }
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  name {
    value: "d17de96e-2a5c-4768-b44a-551ccb046cbf"
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    }
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      lex: "output"
    }
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    }
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  prefix {
    id: 10
    value: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/"
  }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "input"
    }
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  quad {
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    }
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  quad {
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    }
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  prefix {
    id: 13
    value: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
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    }
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  prefix {
    id: 11
    value: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/"
  }
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    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/"
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    o_iri {
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    }
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  prefix {
    id: 9
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/"
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
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    }
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      name_id: 6
    }
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    }
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  prefix {
    id: 14
  }
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  quad {
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    }
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    }
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      prefix_id: 14
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "122755"
      datatype: 1
    }
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    p_iri {
      name_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/d17de96e-2a5c-4768-b44a-551ccb046cbf/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:12.420352+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_iri {
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      name_id: 2
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing interactive plot of global monthly precipitation mean computed from NCEP/NCAR reanalysis dataset"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
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rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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  name {
    value: "Sketch"
  }
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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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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
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rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 11
    value: "conformsTo"
  }
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rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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rows {
  name {
    id: 4
    value: "1.1"
  }
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  quad {
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    }
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    }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
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    }
  }
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rows {
  name {
    id: 27
    value: "CreativeWork"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 27
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "time series notebook"
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 23
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 35
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "12.599318955732123"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 39
    value: "score"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "11.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 41
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "28.102189781021895"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "23.1"
    }
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}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 96
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "28.380024360535934"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "23.3"
    }
  }
}
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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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}
rows {
  quad {
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "8.880778588807786"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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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."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
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    }
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    }
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    }
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      lex: "44.34434434434434"
    }
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    }
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      lex: "44.3"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Book industry"
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    id: 45
    value: "IPTC"
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    }
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  name {
    value: "path"
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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: "23.357664233576642"
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  name {
    value: "NASA"
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    }
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      lex: "0.695183515548706"
    }
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    }
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      lex: "reanalysis"
    }
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    }
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    }
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      lex: "18.39220462850183"
    }
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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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    }
    o_literal {
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
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    }
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      name_id: 42
    }
  }
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    }
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      lex: "7.429963459196103"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "gridded rainfall reanalysis dataset"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 23
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "34.846765039727586"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "30.7"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
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}
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "8.891595615103533"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 107
    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "7.542579075425791"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "6.2"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "8.160779537149818"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 45
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Technology and engineering/IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "re-analysis"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "18.248175182481752"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "15.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "15.323496027241772"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "13.5"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 45
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 113
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "meteorology and climatology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 47
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "0.695183515548706"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 114
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "8.150851581508515"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 115
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "5.7177615571776155"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 116
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "19.853836784409257"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "16.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 117
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    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."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "55.65565565565565"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "55.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 118
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 45
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 119
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "atmospheric sciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 49
    value: "FieldOfResearch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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    }
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    }
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      lex: "publishing"
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    value: "Domain"
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    }
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    value: "affiliation"
  }
}
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    }
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    }
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      lex: "The Alan Turing Institute"
    }
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  name {
    value: "email"
  }
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    }
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      lex: "acoca@turing.ac.uk"
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    }
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    }
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    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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    id: 52
    value: "Agent"
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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: "e.saggioro@pgr.reading.ac.uk"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "The Environmental Data Science Community"
    }
  }
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  name {
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    value: "Person"
  }
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    }
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    }
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      lex: "University of Reading"
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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: "nhomer@turing.ac.uk"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Nick Homer"
    }
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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: "rachel.prudden@informaticslab.co.uk"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "Rachel Prudden"
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    }
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      lex: "Met Office Informatics Lab"
    }
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    }
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      lex: "samantha.adams@metoffice.gov.uk"
    }
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    }
    o_literal {
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    }
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    }
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    }
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    value: "mailto:service-account-enrichment"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "service-account-enrichment"
    }
  }
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    }
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    }
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      lex: "University of Exeter"
    }
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    }
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      lex: "tlam@turing.ac.uk"
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  }
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    }
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      lex: "Timothy Lam"
    }
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    }
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    }
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    value: "https://w3id.org/np/RAog21RdDN9QvSNjQdt0V9Xh6J9ZcP3Z0_asx8FcsCVXw/"
  }
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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 {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/crate/download/"
  }
}
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  name {
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    value: "provenance"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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    }
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  }
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    value: "RAog21RdDN9QvSNjQdt0V9Xh6J9ZcP3Z0_asx8FcsCVXw"
  }
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    value: "created"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "2025-11-11T16:32:11.518+01:00"
      datatype: 2
    }
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    }
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  prefix {
    id: 2
    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
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    value: "introduces"
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  name {
    value: "RoCrateNanopub"
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    }
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    }
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    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
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  name {
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    value: "label"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 44
    }
    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 {
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    value: "sig"
  }
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  name {
    id: 53
    value: "hasAlgorithm"
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
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rows {
  name {
    id: 26
    value: "hasPublicKey"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEA4pPaESKwmC6l37P86K6TNLq6yeQtc7m9CvcqauLs/1FC0viHvQnFBgxj0a+loPDv/Egwe6OqFpa0iW9Ypnyz9YPoh+pxbRXonbuMOb+8Ry9hXZ+TEKfWjhjVDGEaClwfRwglh2HI/xfV4CD9AgvDOEoZQiyta8a90PYwJ3G6e70oCHTn61+OWTkI9KRYHOYgg3btdy2Z7q/30PTFawb2ZT5aIfIJYobUYv2a7yhtcqWCHZeKv0bxGnRjTFNx1rscBMlLJSzvRtpQc1cCRVEPFZHo1adaXCI9tGvn4cxeNQ96y8dxkN1XhpaJairde+23MDzf42Oe97KG2HYzKiyVnQIDAQAB"
    }
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  name {
    id: 28
    value: "hasSignature"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "eA2Xc4HL4n12vzKF6Ouv5me2MV135ND/f2wNqIu2sqvPfcEpX7mW9R85JPB0KLgB5PyMK2YgC1EW57VFaq3On+2wPL8hd0udZpjZZvOQAUr+YWJTFAkU1WxzaxGw2FTrYKTSKKJAqKJkqV507ACQxjGYWis+dAOFOZw+OwcrYp4Psl1byvxLuVlRVegQyCiZKWmgZyq3m1Y3IH8DjQ3UajWv64igp1vk1b4cgho5CiaTtxbbEswbzNbE2rIK2yYlJOSthW2cegolPCXktDMconawz2u79haBjW5oGAlhn5lKs62/jeOY1AUpP+EnXoK3ootpsN8+nj1J9sBlSZZVsg=="
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  name {
    id: 75
    value: "hasSignatureTarget"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 75
    }
    o_iri {
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    }
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rows {
  name {
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    value: "signedBy"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 77
    value: "RoCrateBot"
  }
}
rows {
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