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    value: "assertion"
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    value: "type"
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    value: "name"
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    value: "2919"
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    }
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    }
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    value: "affiliation"
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    }
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      lex: "Ifremer"
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    value: "email"
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "tina.odaka@ifremer.fr"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Tina Odaka"
    }
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    id: 4
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  }
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    value: "Agent"
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    }
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    value: "https://w3id.org/dingo#"
  }
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  name {
    value: "orcid"
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    }
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    }
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    value: "0000-0002-9458-1517"
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    }
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      name_id: 18
    }
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      lex: "German Climate Computing Center"
    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "arnold@dkrz.de"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Caroline Arnold"
    }
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    }
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    }
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      lex: "0000-0002-9458-1517"
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    }
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    }
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      lex: "book"
    }
  }
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    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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  name {
    value: "Concept"
  }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "normScore"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "28.00718132854578"
    }
  }
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  name {
    value: "score"
  }
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    }
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      lex: "15.6"
    }
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    value: "0ed6a1bc-b5cd-4185-818f-cca854b8fe12"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Lemma"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "18.5877466251298"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "17.9"
    }
  }
}
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    value: "1d171b80-c90e-406c-8fde-d035f6d74b6b"
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data assimilation"
    }
  }
}
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  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "19.73001038421599"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.0"
    }
  }
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  name {
    value: "225cb7de-42a1-4c43-8685-69fac87c815f"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Variational data assimilation with deep prior (CIRC23) (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
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  name {
    value: "Sentence"
  }
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "39.23923923923924"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "39.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "275c0e90-52db-479b-be31-6a62b9676960"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "4.880581516095535"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "291f8bf7-d688-490b-9a3e-fc618ec4b2c0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "14.018691588785048"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "13.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "336e034a-2242-410d-9729-0d996cc90bec"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research object"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "59.01803607214429"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "58.9"
    }
  }
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    value: "37360711-5628-473c-8ed8-86bd477d1b75"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "29.26391382405745"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.3"
    }
  }
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  name {
    value: "42b85e5d-dd38-429a-91da-81c6b759210f"
  }
}
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  quad {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
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    p_iri {
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    value: "creation_mode"
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    value: "ResearchObject"
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    value: "LiveRO"
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    value: "Dataset"
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    value: "ExecutableResearchObject"
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    value: "Domain"
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    value: "template"
  }
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    p_iri {
      name_id: 80
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#ExecutableResearchObjectTemplate"
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    id: 7
    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: 7
    }
    o_literal {
      lex: "Mukulika Pahari, Rutika Bhoir, Tina Odaka, Caroline Arnold, and Paolo Pelucchi. \"Variational data assimilation with deep prior (CIRC23) (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Sep 12 ,2023. https://w3id.org/ro-id/a6376631-ef64-4c7a-b242-893d096fd33b."
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    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/a6376631-ef64-4c7a-b242-893d096fd33b/resources/"
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    }
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    }
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      lex: "input"
    }
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  prefix {
    id: 4
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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    value: "Folder"
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    }
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  quad {
    o_iri {
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      name_id: 77
    }
  }
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  name {
    value: "007d800b-a7b7-4fc5-b18b-549648b77006"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 65
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 84
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "f0c0fa33-f992-43ed-88a9-2d1d5762d72c"
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}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
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      lex: "output"
    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 77
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "5864b695-06f0-4cbb-8249-dfd58c6840e0"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
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  name {
    value: "96bda249-e769-4853-acf8-9989326765f5"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "a8665cdc-b1de-4c19-b18b-2793a0fe77e2"
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  quad {
    o_iri {
    }
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}
rows {
  name {
    value: "b76ff147-ca03-4d55-aeaf-3533398b4547"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  quad {
    p_iri {
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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: "176438b9-54bb-4878-9a80-4a40b2a98877"
  }
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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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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.8338556"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:09.912472+00:00"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:10.729305+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (figures, models and results), generated in the Jupyter notebook of Variational data assimilation with deep prior (CIRC23)"
    }
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    p_iri {
      name_id: 71
    }
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      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "Outputs"
    }
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  name {
    value: "sdDatePublished"
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2023-09-12 21:17:09.912472+00:00"
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    }
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    }
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  name {
    value: "Resource"
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    }
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  name {
    value: "MediaObject"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "http://doi.org/10.1017/eds.2022.31"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:12.679763+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:13.596283+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Related publication of the modelling presented in the Jupyter notebook"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Deep prior in variational assimilation to estimate an ocean circulation without explicit regularization"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:12.679763+00:00"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
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  name {
    value: "BibliographicResource"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 60
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/ArFiloche/Deepprior4DVar_CI22"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:07.008460+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:07.844513+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input Codebase of the reproduced paper used in the Jupyter notebook of Variational data assimilation with deep prior (CIRC23)"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Input Codebase of the reproduced paper"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:07.008460+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/39d9c177-11da-41b2-9b64-63f4c1c834b3/tree/main/.lock/conda-lock.yml"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:15.520357+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:16.384113+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:15.520357+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
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    }
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    o_iri {
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    }
  }
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    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 87
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 60
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/39d9c177-11da-41b2-9b64-63f4c1c834b3/blob/main/notebook.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:04.216509+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:05.179355+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:04.216509+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "JupyterNotebook"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 95
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 88
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 60
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/39d9c177-11da-41b2-9b64-63f4c1c834b3/notebook.html"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:21.280210+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:22.183791+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Rendered version of the Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 64
    }
    o_literal {
      lex: "text/html"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:21.280210+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 92
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Publication"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 96
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 60
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/39d9c177-11da-41b2-9b64-63f4c1c834b3/tree/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:18.386492+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:19.252492+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    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 {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:18.386492+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 92
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 85
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 60
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 55
    }
    o_literal {
      lex: "360746"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/f0c0fa33-f992-43ed-88a9-2d1d5762d72c/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:00.870828+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:02.317120+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 64
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing an example of the estimated motion fields with various algorithms"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 91
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-12 21:17:00.870828+00:00"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
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  name {
    value: "Sketch"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 97
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 92
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "1.1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 98
    }
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      prefix_id: 14
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 51
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 2
    }
  }
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  name {
    value: "CreativeWork"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 101
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "afac3908-7505-4ea0-b713-a46a358686e6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "0.10020040080160321"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "afaf4a80-48fd-4db8-af71-c9c975a33218"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 103
    }
    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: 8
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "30.661322645290582"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "30.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "bc748c45-f72d-4bc8-b454-883916f0c347"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "refer to the variational data assimilation"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "0.30060120240480964"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.3"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "bf840405-b42f-4710-9ebd-4ad825ed6b6b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 79
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c3734d31-9888-415d-824d-b24f98d7698f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 106
    }
    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: 8
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.28844767808914185"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "d02ef056-f266-4a88-804b-136d73f723f8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
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    }
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      lex: "variational data assimilation"
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    }
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      lex: "9.919839679358718"
    }
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    }
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    value: "d1dfe0b5-1841-48fb-a07e-b38c6d611231"
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    }
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    }
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      lex: "research"
    }
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    value: "ebfa9d22-e5d9-45a2-bcb9-af7881411104"
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    o_literal {
      lex: "object"
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    }
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      name_id: 25
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    }
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      lex: "11.3"
    }
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    value: "ee18aff4-332b-4920-b463-804709c01a9c"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Environmental Data Science Book Community"
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    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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    }
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      lex: "Mukulika Pahari"
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      lex: "paolo.pelucchi@uv.es"
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    }
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