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  options {
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"
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    value: "hasAssertion"
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "hasProvenance"
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    value: "provenance"
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    value: "hasPublicationInfo"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "http://schema.org/"
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    value: "description"
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    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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    value: "3949"
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    }
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    value: "3952"
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    }
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    }
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    value: "https://datahub.egi.eu/api/v3/onezone/shares/data/00000000007E46B7736861726547756964236161643239616133666234633734356464393231356539663536613733616366636836643138233732356634616233366362323664306662666330633132346337373565666565636865653439236361386634383464346533366532646439643230336131383431616362656563636834393661/"
  }
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    value: "content"
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    value: "author"
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    id: 4
    value: "https://orcid.org/"
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    value: "0000-0002-1784-2920"
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    value: "contentUrl"
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    o_literal {
      lex: "https://datahub.egi.eu/api/v3/onezone/shares/data/00000000007E46B7736861726547756964236161643239616133666234633734356464393231356539663536613733616366636836643138233732356634616233366362323664306662666330633132346337373565666565636865653439236361386634383464346533366532646439643230336131383431616362656563636834393661/content"
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  name {
    value: "creator"
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
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    value: "dateCreated"
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  quad {
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    value: "dateModified"
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-02-19 13:22:45.129102+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Data at the Acqua Alta oceanographic tower is a collection of physical and biogeochemical observation in the northern Adriatic Sea https://www.comune.venezia.it/it/content/3-piattaforma-ismar-cnr http://www.ismar.cnr.it/infrastrutture/piattaforma-acqua-alta"
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  name {
    value: "license"
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "PTF dataset(2009-2020) Piattaforma acqua allta"
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    value: "sdDatePublished"
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      lex: "2023-01-08 19:37:15.986538+00:00"
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    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
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    value: "Dataset"
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    value: "Resource"
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    value: "MediaObject"
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      lex: "https://doi.org/10.1016%2Fj.marpolbul.2021.112124"
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    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-02-19 13:22:53.090742+00:00"
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Reduction in the impact of human-induced factors is capable of enhancing the environmental health. In view of COVID-19 pandemic, lockdowns were imposed in India. Travel, fishing, tourism and religious activities were halted, while domestic and industrial activities were restricted. Comparison of the pre- and post-lockdown data shows that water parameters such as turbidity, nutrient concentration and microbial levels have come down from pre- to post-lockdown period, and parameters such as dissolved oxygen levels, phytoplankton and fish densities have improved. The concentration of macroplastics has also dropped from the range of 138 \302\261 4.12 and 616 \302\261 12.48 items/100 m2 to 63 \302\261 3.92 and 347 \302\261 8.06 items/100 m2. Fish density in the reef areas has increased from 406 no. 250 m\342\210\2222 to 510 no. 250 m\342\210\2222. The study allows an insight into the benefits of effective enforcement of various eco-protection regulations and proper management of the marine ecosystems to revive their health for biodiversity conservation and sustainable utilization."
    }
  }
}
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  name {
    value: "keywords"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 31
    }
    o_literal {
      lex: "Reef fish"
    }
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}
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  quad {
    o_literal {
      lex: "covid-19"
    }
  }
}
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  quad {
    o_literal {
      lex: "environmental health"
    }
  }
}
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  quad {
    o_literal {
      lex: "plastic pollution"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "COVID-19 lockdown improved the health of coastal environment and enhanced the population of reef-fish"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2023-01-08 19:24:00.526730+00:00"
    }
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  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
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  name {
    value: "Paper"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 32
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
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  prefix {
    value: "https://earthobservatory.nasa.gov/images/83394/"
  }
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  name {
    value: "parting-the-sea-to-save-venice"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://earthobservatory.nasa.gov/images/83394/parting-the-sea-to-save-venice"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2023-01-08 19:58:47.516622+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-02-19 13:22:55.402245+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The natural-color Landsat images above show some of the MOSE engineering efforts that are visible above the water line near the Lido Inlet. The top image was acquired on June 20, 2000, by the Enhanced Thematic Mapper+ on Landsat 7. The second image, from the Operational Land Imager on Landsat 8, was collected on September 4, 2013. Turn on the image comparison tool to make the changes easier to see. (Note that Landsat 8 has a greater dynamic range than Landsat 7, so the Landsat 8 image is crisper the Landsat 7 image.)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Parting the Sea to Save Venice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2023-01-08 19:58:47.516622+00:00"
    }
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}
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    value: "Document"
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    value: "Agent"
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    }
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      lex: "jeani@uio.no"
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      lex: "CNR-ISMAR"
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    value: "endDate"
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    }
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    }
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    value: "startDate"
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/92c1ed12-2aef-4045-9116-01e1bff3eddd/"
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    }
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    id: 14
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    value: "DataCubeCollection"
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    }
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    value: "dataType"
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    }
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    value: "datasetManager"
  }
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    }
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    }
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    value: "maxValue"
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    }
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      lex: "[1.354510459350422e-07]"
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    value: "minValue"
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
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      lex: "CAMS European air quality forecasts: O3"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
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      lex: "2023-01-08 19:41:17.789149+00:00"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 48
    }
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      lex: "2018-07-12T00:00:00Z"
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  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/80885ab4-6622-4b21-9e52-5e696aa2d377/"
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    value: "b2b4129f-0457-4816-9717-c496bc1ef497"
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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: "mailto:govoni@meeo.it"
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "[2.2007016298175586e-07]"
    }
  }
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    }
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      lex: "[0.0]"
    }
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    value: "0d3b6136-ceba-417f-b1be-1629993a9831"
  }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "https://reliance.adamplatform.eu/?dataset=69627:EU_CAMS_SURFACE_PM25_G"
    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
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    }
    o_literal {
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/eb1a3994-a796-41c8-8673-80b74c6e3a81/"
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      lex: "mailto:govoni@meeo.it"
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    value: "identifier"
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    }
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    }
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    value: "ResearchObject"
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    }
    o_literal {
      lex: "The COVID-19 pandemic has led to significant reductions in economic activity, especially during lockdowns. Several studies has shown that the concentration of nitrogen dioxyde and particulate matter levels have reduced during lockdown events. Reductions in transportation sector emissions are most likely largely responsible for the NO2 anomalies. In this study, we analyze the impact of lockdown events on the air quality using data from Copernicus Atmosphere Monitoring Service over Europe and at selected locations."
    }
  }
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      lex: "Impact of the Covid-19 Lockdown on Air quality over Europe"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/53aa90bf-c593-4e6d-923f-d4711ac4b0e1/resources/2a2b6f01-be2e-414e-af08-d882aa995a71"
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    }
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      lex: "In order to fight against the spread of COVID-19, the most hard-hit countries in the spring of 2020 implemented different lockdown strategies. To assess the impact of the COVID-19 pandemic lockdown on air quality worldwide, Air Quality Index (AQI) data was used to estimate the change in air quality in 20 major cities on six continents. Our results show significant declines of AQI in NO2, SO2, CO, PM2.5 and PM10 in most cities, mainly due to the reduction of transportation, industry and commercial activities during lockdown. This work shows the reduction of primary pollutants, especially NO2, is mainly due to lockdown policies. However, preexisting local environmental policy regulations also contributed to declining NO2, SO2 and PM2.5 emissions, especially in Asian countries. In addition, higher rainfall during the lockdown period could cause decline of PM2.5, especially in Johannesburg. By contrast, the changes of AQI in ground-level O3 were not significant in most of cities, as meteorological variability and ratio of VOC/NOx are key factors in ground-level O3 formation."
    }
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    }
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      lex: "Impact of the COVID-19 Pandemic Lockdown on Air Quality Pollution in 20 Major cities around the World"
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      lex: "2023-01-08 19:21:48.221333+00:00"
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    }
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/c2c64bf9-7625-4442-9ca9-dcd978b1d38b"
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    }
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    }
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      lex: "2023-01-08 19:19:35.675216+00:00"
    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-02-19 13:22:48.215320+00:00"
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      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Integration of data on Air and Water quality in the Venice Lagoon to assess the impact of the Covid-19 Lockdown"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Impact of the Covid-19 Lockdown on Air and Water quality in the Venice Lagoon"
    }
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    }
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      lex: "2023-01-08 19:19:35.675216+00:00"
    }
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    }
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/communities/"
  }
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    value: "3f5b49d5-6f99-4ddb-88ac-4b662e8edd90"
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The main interest is upon marine litter pollution and in particular ranging from marco to mirco and nano size. In encompasses data from citizen science monitoring and sampling activities in cooperation with research-educational institute and centers."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "segreteria@plasticfreevenice.org"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Marine Litter and plastics pollution"
    }
  }
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  prefix {
    id: 1
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
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  name {
    value: "community"
  }
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    }
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  name {
    value: "8dbdc420-0063-452d-ada6-2679c3137cd9"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "NICEST-2 - the second phase of the Nordic Collaboration on e-Infrastructures for Earth System Modeling focuses on strengthening the Nordic position within climate modeling by leveraging, reinforcing and complementing ongoing initiatives."
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Nordic Collaboration on e-Infrastructures for Earth System Modeling Tools"
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    value: "url"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/ed4e6aa2-9db8-452d-9301-ba1606361034"
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    }
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  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/#"
  }
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  name {
    value: "0623ab56-b64c-4bed-953e-351016fe8d72"
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  name {
    value: "polygon"
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    value: "GeoShape"
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    }
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    value: "geo"
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    }
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      lex: "0d3b6136-ceba-417f-b1be-1629993a9831"
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      lex: "POLYGON ((-25.000012 29.999997, 44.999988 29.999997, 44.999988 71.999997, -25.000012 71.999997, -25.000012 29.999997))"
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    value: "Place"
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    }
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    value: "2c143630-6f7d-4317-af35-8977b7f3b8d5"
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    value: "e8f81232-7815-43a4-94dd-ae478d2e9cb4"
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    p_iri {
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    }
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      lex: "POLYGON ((12.094116155058147 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.146856282945706))"
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    }
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    value: "2fcc4390-b2b6-4a83-9140-6f2d73fb8428"
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    }
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  quad {
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    }
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    }
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    value: "766281ac-c0eb-4cc4-99ef-f6fbf2146ba8"
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    }
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    }
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      lex: "POLYGON ((-25.000012 29.999997, 44.999988 29.999997, 44.999988 71.999997, -25.000012 71.999997, -25.000012 29.999997))"
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "8113b8f8-412d-4b99-b7c0-113e1bebe467"
    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-25.000012 29.999997, 44.999988 29.999997, 44.999988 71.999997, -25.000012 71.999997, -25.000012 29.999997))"
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    }
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    }
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      lex: "POLYGON ((12.094116155058147 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.146856282945706))"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "12.094116155058147 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.146856282945706"
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    }
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      lex: "fb3a0ff7-80dd-466f-b2c5-4a4bcfee1770"
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    }
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/"
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  prefix {
    id: 14
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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  name {
    value: "doi"
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      lex: "https://doi.org/10.24424/656f-rf51"
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    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "isFinalized"
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    value: "isSnapshotOf"
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    value: "snapshotedAtTime"
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    }
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      lex: "2023-02-19 13:23:07.855375+00:00"
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    value: "snapshotedBy"
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    }
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "about"
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  prefix {
    id: 11
    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
  }
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    }
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  name {
    value: "contentSize"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
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    }
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      lex: "293999"
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    }
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    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/crate/download/"
    }
  }
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  name {
    value: "contributor"
  }
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    }
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 2
  }
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  name {
    value: "mailto:mantovani@meeo.it"
  }
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  quad {
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    }
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  name {
    value: "copyrightHolder"
  }
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  prefix {
    id: 16
    value: "https://ror.org/"
  }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2023-01-08 18:47:51.996769+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2024-03-05 12:17:16.953752+00:00"
    }
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}
rows {
  name {
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 94
    }
    o_literal {
      lex: "2023-01-08 18:47:51.996769+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "In this study, we focusing on understanding changes in air and water quality during the Covid-19 lockdown in the Venice Lagoon. We are re-using existing Research Objects, and in particular Jupyter Notebooks that were created in previous studies."
    }
  }
}
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  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 95
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
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}
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  name {
    value: "hasPart"
  }
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  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/folders/"
  }
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    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
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    value: "cite-as"
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      lex: "Fouilloux, Anne, Federica Foglini, Giorgio Castellan, Malek Belgacem, Jean Iaquinta, and Simone Mantovani. \"Changes in air and water quality during the Covid-19 Lockdown in the Venice Lagoon.\" ROHub. Jan 08 ,2023. https://doi.org/10.24424/656f-rf51."
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    value: "asWKT"
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    }
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      lex: "POLYGON ((12.094116155058147 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.62908481204897, 12.816467229276897 45.146856282945706, 12.094116155058147 45.146856282945706))"
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  name {
    value: "Geometry"
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    }
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    id: 4
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
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    value: "Polygon"
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    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/folders/"
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      lex: "tool"
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    value: "Folder"
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    }
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    value: "17442676-35b3-444f-be2f-cd8b68766cee"
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    value: "hasPart"
  }
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    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/resources/"
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    value: "875fafc1-3eb1-4273-8380-da3e51d5399e"
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      lex: "output"
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  name {
    id: 1
    value: "33481422-5142-412f-89bb-9fb00e8195eb"
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    id: 6
    value: "https://datahub.egi.eu/api/v3/onezone/shares/data/00000000007E46B7736861726547756964236161643239616133666234633734356464393231356539663536613733616366636836643138233732356634616233366362323664306662666330633132346337373565666565636865653439236361386634383464346533366532646439643230336131383431616362656563636834393661/"
  }
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    value: "content"
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    value: "https://reliance.adamplatform.eu/"
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      lex: "input"
    }
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    }
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  name {
    id: 15
    value: "b6e07b3f-f3b3-42ec-879e-eceeffad9f2b"
  }
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  prefix {
    id: 2
    value: "https://doi.org/"
  }
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  name {
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    value: "10.1016%2Fj.marpolbul.2021.112124"
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 14
    value: "https://earthobservatory.nasa.gov/images/83394/"
  }
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    id: 27
    value: "parting-the-sea-to-save-venice"
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    o_iri {
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    }
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    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/53aa90bf-c593-4e6d-923f-d4711ac4b0e1/resources/"
  }
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    value: "2a2b6f01-be2e-414e-af08-d882aa995a71"
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      lex: "biblio"
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    }
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  quad {
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rows {
  name {
    id: 33
    value: "01513e0d-8885-45b3-b6bd-7812dc6c719e"
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  name {
    value: "File"
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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}
rows {
  name {
    id: 39
    value: "0a2659f5-e471-4f10-8adf-86767ba05c4f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
  }
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rows {
  name {
    id: 38
    value: "1c20bd22-f565-4e29-adbd-d145c93dd56f"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
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    value: "Sketch"
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    value: "2c6a8b18-ea32-491f-9d06-c0ce54bda538"
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    s_iri {
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    }
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  name {
    id: 50
    value: "4ac2a84f-ecf7-4e52-acbc-b0502cc29f6a"
  }
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  name {
    id: 56
    value: "author"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://orcid.org/"
  }
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rows {
  name {
    id: 58
    value: "0000-0002-1784-2920"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 56
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 58
    }
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  name {
    value: "contentSize"
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "147673"
      datatype: 1
    }
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}
rows {
  name {
    id: 47
    value: "contentUrl"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 47
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/4ac2a84f-ecf7-4e52-acbc-b0502cc29f6a/download/"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "creator"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 58
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "dateCreated"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 49
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-24 19:00:14.547814+00:00"
    }
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rows {
  name {
    id: 61
    value: "dateModified"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 61
    }
    o_literal {
      lex: "2023-05-24 19:00:16.737992+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 51
    value: "encodingFormat"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
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  name {
    value: "license"
  }
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  prefix {
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
}
rows {
  name {
  }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "figure.png"
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rows {
  name {
    value: "sdDatePublished"
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    }
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    value: "Resource"
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    }
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    value: "MediaObject"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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}
rows {
  name {
    id: 37
    value: "515ff865-2d30-4450-b209-3f79bf89c94f"
  }
}
rows {
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      lex: "Tehran Iran Mar Apr TotalShops"
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    value: "Phrase"
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    }
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    }
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      lex: "Mexico City"
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      lex: "covid"
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      lex: "Japan"
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    value: "Q17"
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      lex: "Australia"
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    value: "Q408"
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    }
    o_literal {
      lex: "S\303\243o Paulo"
    }
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  name {
    id: 45
    value: "Q174"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "Madrid"
    }
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    }
  }
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  name {
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    value: "Q2807"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 21
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "software"
    }
  }
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  name {
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    value: "Domain"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
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    }
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      lex: "8.673469387755102"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "1.7"
    }
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    value: "1f84390a-d231-4e03-b419-a8ecee33a684"
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "New York"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "Q60"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    value: "22cc9739-ad22-4119-ae93-aff0db21712d"
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}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 92
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental pollution"
    }
  }
}
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  name {
    value: "IPTC"
  }
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    }
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    }
  }
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rows {
  name {
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    value: "path"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Environmental pollution"
    }
  }
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    value: "23418f0d-714a-4786-8f89-a52378cfe3ae"
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "covid pandemic lockdown"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "1.8543046357615893"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2.8"
    }
  }
}
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    value: "23651b98-30c7-4ac4-8cf7-220c99661cb3"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 23
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Moscow"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Q649"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
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    value: "23b0fd6e-3823-4ddc-9406-f41d7332ff1e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "lockdown"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "2.6507620941020544"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "4.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
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    value: "2636d266-ca2b-4ac2-8fdf-ce9bca0775a4"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 13
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "To assess the impact of the COVID    pandemiclockdown on air quality worldwide, Air Quality Index (AQI) data was used to estimate the changein air quality in    major cities on six continents."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 95
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "8.793969849246231"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "10.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "26a87cd4-784a-4fbc-9395-3c1c99f5011f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "documentation and information science"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "NASA"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 97
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "68.58537549936264"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "0.658052384853363"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2709c1c8-dec9-4a01-bb45-1f6480ffdcad"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 98
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Tehran"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Q3616"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 99
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2828e08b-e667-422d-b5a6-0324339d3d6c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Germany"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Q183"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 101
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 63
    value: "2948a989-c4f8-4b36-bed6-750c9a1ee924"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 63
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "We are re-using existing Research Objects, and in particular Jupyter Notebooks that were created in previous studies."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 95
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "19.011725293132326"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "22.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 31
    value: "2ce7e364-c3c4-4970-b8b8-b2935f875eda"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 31
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Thus, in order to provide a more comprehensive analysis ofthe impact of lockdowns on all   critical air pollutants during the entire lockdown period and to assessthe impact of different lockdown strategies on air pollution, AQI in    major cities worldwide wasexamined."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 95
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "4.857621440536013"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 25
    value: "2e8610e2-e168-409d-952a-ba0ae2022d74"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 25
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "water quality"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 2
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "9.602793539938892"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "22.0"
    }
  }
}
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  name {
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    value: "FieldOfResearch"
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      lex: "New York"
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    value: "Q668"
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    o_literal {
      lex: "Environmental Protection Agency"
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    value: "Organization"
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    value: "Q460173"
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    }
    o_literal {
      lex: "air pollution"
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "4.539502400698385"
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "10.4"
    }
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    value: "45d0a5ca-f14d-46cb-aa1f-68094438b5f2"
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "Africa"
    }
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    }
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    value: "Q15"
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "United Kingdom"
    }
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    p_iri {
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    }
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    value: "Q145"
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "lockdown strategy"
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "1.390728476821192"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2.1"
    }
  }
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    value: "482fa579-56d9-4adc-97f5-725976a3a951"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 117
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Berlin"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
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rows {
  name {
    id: 121
    value: "Q64"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
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    value: "4bf88713-98db-4cb7-a5e7-4dafebe51709"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 124
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "water quality"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "15.904572564612325"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "24.0"
    }
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    id: 1
    value: "4ec224d4-8140-4a0d-93f6-aab2b1ed1e42"
  }
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      name_id: 1
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "South Korea"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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    id: 3
    value: "Q884"
  }
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    }
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    }
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      lex: "Paris"
    }
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  }
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    value: "Q90"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Turkey"
    }
  }
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    p_iri {
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      name_id: 108
    }
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    }
  }
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  name {
    value: "Q43"
  }
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    }
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    }
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    value: "506219de-be17-4d02-9d94-81777eeca996"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "air quality"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.7773359840954273"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.7"
    }
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    id: 11
    value: "531372ae-d227-45db-9f8c-6a21e379f88f"
  }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Johannesburg"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 84
    }
  }
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    value: "Q34647"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    id: 15
    value: "54e8213f-8690-4a57-82af-8af0995d29c4"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 15
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Changes in air and water quality during the Covid-19 Lockdown in the Venice Lagoon."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "21.1892797319933"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "25.3"
    }
  }
}
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  name {
    id: 125
    value: "5577c1db-e541-46fe-8421-dcb262910ff5"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 125
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.7101702313400264"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "8.5"
    }
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    value: "5872664b-6877-4a85-bab1-b48a239c0708"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 18
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "geology"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 105
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "45.36202199682951"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "0.8256614208221436"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 27
    value: "5dc92da5-e1e4-43d9-8fea-6aad01e37d07"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 27
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "France"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
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  name {
    id: 30
    value: "Q142"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 30
    }
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}
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  name {
    id: 123
    value: "6065029d-f502-4855-9e27-383722f65b08"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 123
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Asia"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 111
    value: "Q48"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
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    }
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  name {
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    value: "62409751-fe30-48fe-afbf-4a36fcbea8bc"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "8.681245858184228"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "13.1"
    }
  }
}
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  name {
    id: 39
    value: "63451973-6566-4c13-b3fc-cbb37c2540b0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 39
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Seoul"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
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rows {
  name {
    id: 38
    value: "Q8684"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 38
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 43
    value: "653f7045-0acc-42aa-8086-c0d8c9c4d800"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 43
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Venice Lagoon"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "10.603048376408218"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "16.0"
    }
  }
}
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  name {
    value: "670cc11f-ceb9-4811-a19b-8eb3bfedeb2c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 44
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Air pollution"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 93
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 22
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Environmental pollution/Air pollution"
    }
  }
}
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  name {
    id: 50
    value: "685a1c56-ab49-4b7a-8dc2-a4ec8dbab2f8"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 50
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Venice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "7.333042339589699"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "16.8"
    }
  }
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  name {
    id: 37
    value: "6880a1a5-99bd-408a-9b93-3a4bee66ac31"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 37
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Europe"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
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  name {
    id: 65
    value: "Q46"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
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  name {
    id: 126
    value: "68aaa32c-7bb5-41c6-b454-f63ce37b6c94"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 126
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Rome"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
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rows {
  name {
    id: 70
    value: "Q220"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 26
    value: "69139700-eb17-4492-94bb-6078f05fce0f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 26
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "AQI"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.7773359840954273"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 127
    value: "6c4fe7e6-fcf0-4aa9-a66e-5a8f3731c3e5"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 127
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Los Angeles U.S.A Mar"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 87
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "2.119205298013245"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "3.2"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 68
    value: "6cc568e9-baef-4b64-a04f-e85a7ed71743"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 68
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "London"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 66
    value: "Q84"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 66
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 128
    value: "6cceb5a3-f089-4746-875b-6ae114140688"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Venice"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 56
    value: "Q641"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 56
    }
  }
}
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      lex: "Beijing"
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    }
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      lex: "China"
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    value: "Q148"
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      lex: "Keywords: COVID   ; AQI; lockdown policy; major cities; NO ; PM . ; ozone\n ."
    }
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    }
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      lex: "2.6800670016750416"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "research object"
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    value: "80b84181-400f-49f1-9e1c-7f27ba5d1b8a"
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    value: "Q65"
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    }
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      name_id: 122
    }
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      lex: "medicine"
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      lex: "14.795918367346937"
    }
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      lex: "2.9"
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      lex: "Spain"
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    value: "Q29"
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    }
    p_iri {
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      lex: "air quality"
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
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      lex: "5.019642077695329"
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      lex: "11.5"
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    }
    o_literal {
      lex: "major city"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.90987408880053"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.9"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Lima"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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      lex: "ecology"
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "42.3469387755102"
    }
  }
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    }
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      lex: "8.3"
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "availablefor Los Angeles"
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    }
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    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.443708609271523"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
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      lex: "5.2"
    }
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    value: "8d9f4234-7402-4a2e-a344-403a2da3fae5"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 57
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "study"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 108
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.753819292885203"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "8.6"
    }
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    value: "90bb1efe-5cff-4c54-9f2d-e7a7ada747b8"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "computer science"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
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    }
    o_literal {
      lex: "19.387755102040813"
    }
  }
}
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    }
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      lex: "3.8"
    }
  }
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    value: "91881ee8-0f3b-4c6a-afd2-d44f3d3cb06b"
  }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebooks"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "6.096752816434724"
    }
  }
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      lex: "9.2"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "air pollution"
    }
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    }
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      lex: "The World air quality project"
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    }
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    }
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      lex: "Delhi"
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      lex: "research"
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    }
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      lex: "air quality index"
    }
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    }
  }
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    p_iri {
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      lex: "3.8847664775207336"
    }
  }
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      lex: "pollutant discharge"
    }
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      lex: "1.5894039735099337"
    }
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      lex: "2.4"
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    value: "a76c9323-488d-490d-9626-22b766fb9135"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "social and information sciences"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "68.58537549936264"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "0.658052384853363"
    }
  }
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    value: "a8741cbe-9eeb-43b9-8ead-d510e3486969"
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}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "understanding"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "2.5316455696202533"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
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    value: "a8addfd9-d7b4-41ff-9162-6f17e866acc2"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 40
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "2.793539938891314"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "6.4"
    }
  }
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    value: "a9a58fac-30c6-439d-b2c3-efcbd87e3419"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 45
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "world s major cities"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "1.7218543046357615"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2.6"
    }
  }
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    value: "aa04b546-baa8-4a3a-a39e-f043e15a2db7"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 80
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "air quality data"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 87
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "1.9205298013245033"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2.9"
    }
  }
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    id: 90
    value: "b6815ed1-9445-417f-b4d8-5981ab7d4d59"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 90
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "South America"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 21
    value: "Q18"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
}
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  name {
    id: 41
    value: "ba33ba4d-1aa1-47ec-8e53-efdc7d5ccea5"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 41
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Sao Paulo Brazil Mar"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "1.6556291390728477"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2.5"
    }
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    value: "bb462c6d-9b32-4ede-8824-c57d72b9eebc"
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Antarctica"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      prefix_id: 16
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    }
  }
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    value: "Q51"
  }
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    }
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    }
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    value: "bcea9f67-22ab-45e9-bfb4-163961e0adb2"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "changes in air and water quality"
    }
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "10.927152317880795"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "16.5"
    }
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    value: "bd0755df-c193-429f-98a3-ee786734bc7b"
  }
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    }
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      lex: "May"
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    }
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      lex: "lockdown data"
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      lex: "2.3"
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    }
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      lex: "lockdown lockdown Policy"
    }
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      lex: "2.052980132450331"
    }
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    }
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      lex: "Istanbul"
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    }
  }
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    value: "Q406"
  }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "United States of America"
    }
  }
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    value: "Q30"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
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      lex: "31.414624500637366"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "0.3014121949672699"
    }
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    value: "cc497fbc-016a-42e7-9977-3c669fd9259a"
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "study"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "5.699138502319417"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "8.6"
    }
  }
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    value: "d20007bf-a74f-4640-bf24-ed7de2981e5b"
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    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 105
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
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      lex: "45.36202199682951"
    }
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  quad {
    p_iri {
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      lex: "0.8256614208221436"
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    value: "d303c2b8-5b82-4ffb-8c95-2ec7100050ee"
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Madrid Spain Mar May TotalOutdoorphysicalexercise"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.576158940397351"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 102
    value: "d3200d64-4420-47b5-90fa-ed06c99f6e7b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "In this study, we focusing on understanding changes in air and water quality during the Covid-19 lockdown in the Venice Lagoon."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 95
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "43.46733668341708"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "51.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 14
    value: "d39e8ed0-e4a9-4c58-8bee-25ed1fa38f3c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 14
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "South Africa"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 103
    value: "Q258"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 103
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 62
    value: "d4839a87-1f22-41c6-8bea-04f0c800a451"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 62
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Brazil"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 84
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 72
    value: "Q155"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 72
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 71
    value: "d5e678a0-c0df-4522-95b1-47dac7c1c67e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 71
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "Mexico City Mexico Mar"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 87
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.1788079470198674"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 73
    value: "d7927ed5-bd7e-48c5-a22e-af0c7b80814e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 73
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "lockdown"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "7.289393278044522"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "16.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 104
    value: "dee5f085-128e-4a5e-b334-a875d9508bce"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "February"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 108
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "2.3134002618943694"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "5.3"
    }
  }
}
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  name {
    id: 106
    value: "dfe6b096-37bc-4e7a-af70-f2df4c513cd0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "pollution"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
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      lex: "2.6625927542557837"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "6.1"
    }
  }
}
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  name {
    id: 109
    value: "e1d2e5f4-d11d-4685-b895-695b18fecb91"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 122
    }
    o_literal {
      lex: "New York"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 82
    }
    o_literal {
      lex: "3.4482758620689657"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "7.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "e2270974-8551-4a64-9e93-1818d3133c0f"
  }
}
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  quad {
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      lex: "2023-02-19 13:22:54.308417+00:00"
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    }
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    id: 70
    value: "Resource"
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    }
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    id: 26
    value: "MediaObject"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    id: 5
  }
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    value: "email"
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    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
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    value: "Agent"
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
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    p_iri {
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    }
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    value: "mailto:service-account-enrichment"
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    }
    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "service-account-enrichment"
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    value: "https://w3id.org/np/RA6z-ZUvD1e-2mhT4pBPP0ViDHbG52TdOGIVnju-ZVweI/"
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  name {
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    value: "assertion"
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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    value: "wasDerivedFrom"
  }
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/eec6faaa-e133-47d4-b377-44f7d06a9654/crate/download/"
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  }
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    value: "RA6z-ZUvD1e-2mhT4pBPP0ViDHbG52TdOGIVnju-ZVweI"
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    id: 3
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    value: "created"
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
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    value: "pubinfo"
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  quad {
    s_iri {
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    o_literal {
      lex: "2026-03-03T15:18:01.668+01:00"
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    }
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    value: "RoCrateBot"
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    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
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    value: "introduces"
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  quad {
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    value: "label"
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "Changes in air and water quality during the Covid-19 Lockdown in the Venice Lagoon"
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    value: "sig"
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    value: "hasAlgorithm"
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  quad {
    s_iri {
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    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 32
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
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rows {
  name {
    id: 28
    value: "hasPublicKey"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
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    value: "hasSignature"
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    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "S9NGwY0KwzBTZjQstrdxOq0JKU5JLhJHQd26s+IUPvN6B362M3/EyxVcMP4lxRh7qTTL5/hhRsA9braJLJKduvqLbRgjsiRoRYD8aY59A3vffM0XtW9xCepXWZIvkDNJxDTYohIlAbnbULwBbYfM28EOMu2qrCbg1A4kiupzyvZ2RgnJXrIsLAp46/7u5fS/NNNacP1pgHIv969APttAlltIEaZLnysW1Ex47ANvQSxOvmg/qV2h+PAcZZKvzPV/Gxpga6tPyXU5cz7Zm7nywjGohI51Z1GiJLux/k079QkMF72r8MBmOTTiv+uOwIlW8FWSNAlcNN50zOPKlBKl1A=="
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