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    value: "assertion"
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    value: "name"
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    value: "2919"
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    }
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    }
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    value: "sdDatePublished"
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    value: "BibliographicResource"
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    }
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    }
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      lex: "Towards detecting floating objects on a global scale with learned spatial features using sentinel 2"
    }
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    }
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    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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    value: "zenodo.5827376"
  }
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      prefix_id: 4
    }
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5827376"
    }
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    p_iri {
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:34.662177+00:00"
    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:36.244852+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input analysis-ready input images used in the Jupyter notebook of Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
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      prefix_id: 5
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Input images"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:34.662177+00:00"
    }
  }
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  name {
    value: "Dataset"
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      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 28
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  name {
    value: "zenodo.5911143"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
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}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5911143"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:38.160206+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:43.879157+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (predictions and interactive figure), generated in the Jupyter notebook of Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Outputs"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:38.160206+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
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    value: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/"
  }
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    value: "notebook.html"
  }
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    }
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    }
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      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/notebook.html"
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:52.095424+00:00"
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    p_iri {
    }
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    p_iri {
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    value: "encodingFormat"
  }
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    }
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      lex: "text/html"
    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:52.095424+00:00"
    }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "publication"
  }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/"
  }
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    value: "conda-linux-64.lock"
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    }
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}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/conda-linux-64.lock"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:54.901085+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:39.778423+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter Book hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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  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: "Lock conda file for linux-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:54.901085+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  name {
    value: "conda-osx-64.lock"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:56.332731+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:36.488124+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64 OS of the Jupyter Book hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:56.332731+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "requirements.txt"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:27:45.283002+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:37.078794+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Pip requirements file containing libraries to install after conda lock"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "text/plain"
    }
  }
}
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: "Pip requirements for lock conda environments"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:27:45.283002+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/.binder/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "environment.yml"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:32:03.379546+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:39.940401+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment when user want to have the same libraries installed without concerns of package versions"
    }
  }
}
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: "Conda environment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:32:03.379546+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "notebook.ipynb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 41
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/notebook.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:32.857476+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:39.058397+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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: "Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:32.857476+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "http://w3id.org/ro/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://schema.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro-id/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "83b2492d-b4bb-4f8c-acc9-775e288a971c"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 2
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "12bf0f85-38a0-41b4-90ab-b901b5c749b7"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "dbfbb76a-c2c9-4d99-bcd9-21059a6ad9d6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "12bf0f85-38a0-41b4-90ab-b901b5c749b7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "26ae7386-544b-464f-881e-6d746ed4f87a"
  }
}
rows {
  name {
    value: "668a3bae-ebf9-4348-805d-210050a6c0fb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 51
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "26ae7386-544b-464f-881e-6d746ed4f87a"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "53165e21-d766-4adf-afe8-90a1aab219b2"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 52
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 51
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "76218b03-5645-4d84-9d1b-8fba0dddd230"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ba9688c7-c6e9-48fe-b84a-808764e55d29"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 56
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "ba9688c7-c6e9-48fe-b84a-808764e55d29"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 47
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ddaf256a-683f-4cd5-86b2-58637e6017b3"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 57
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 55
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "ddaf256a-683f-4cd5-86b2-58637e6017b3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "doi"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 2
    }
    p_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.24424/g1bk-dv49"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
}
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  name {
    value: "isFinalized"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "False"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "isSnapshotOf"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedAtTime"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:26:43.968412+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "about"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 64
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "mailto:https://orcid.org/"
  }
}
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  name {
    value: "0000-0002-9480-7387"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 19
    }
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    }
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rows {
  name {
    value: "0000-0003-0808-3480"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "contentLocation"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 56
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "contentSize"
  }
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rows {
  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 68
    }
    o_literal {
      lex: "1818485"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/crate/download/"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "contributor"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "acocac"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 69
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "copyrightHolder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:18.008253+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2024-03-05 12:17:35.087630+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:18.008253+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasPart"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/folders/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "15feba21-372c-46d6-b0b0-19e0aaea6804"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 73
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a3951320-07a9-4c0f-ad92-2f9968c3d5d6"
  }
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    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "b68a9b7a-911b-408e-8589-9b390cc2b9c6"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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      lex: "Raquel Carmo, Jamila Mifdal, and Alejandro Coca-Castro. \"Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Jan 28 ,2022. https://doi.org/10.24424/g1bk-dv49."
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    value: "https://210507-004.oceansvirtual.com/view/content/skdwP611e3583eba2b/"
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    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
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    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
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      lex: "tool"
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    id: 7
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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    }
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      lex: "input"
    }
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    }
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      lex: "output"
    }
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    }
  }
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  prefix {
    id: 10
    value: "https://w3id.org/ro-id/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/resources/"
  }
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  prefix {
    id: 12
  }
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "1799691"
      datatype: 1
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/8c66557a-510d-43ca-aab9-deb3a05b805c/download/"
    }
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    }
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    }
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      lex: "2023-03-20 16:26:38.219207+00:00"
    }
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    p_iri {
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    }
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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    }
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      lex: "2023-03-05 21:59:06.519381+00:00"
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    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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    value: "Sketch"
  }
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    }
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  quad {
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    }
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}
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    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/"
  }
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  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 1
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
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rows {
  name {
    id: 3
    value: "1.1"
  }
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  quad {
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 5
    value: "CreativeWork"
  }
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  quad {
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    }
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}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro-id/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a/"
  }
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    value: "http://www.opengis.net/ont/geosparql#"
  }
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    value: "asWKT"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471))"
    }
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  name {
    value: "Geometry"
  }
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 6
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
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rows {
  name {
    value: "Polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 6
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 3
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663))"
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "4b55fad1-092b-4657-a004-aafc05499e18"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 3
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054))"
    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 3
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 6
    }
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    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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    id: 5
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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    }
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    }
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rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/communities/"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 83
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Computational notebooks community focused on Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 11
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 4
    value: "url"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 4
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/alan-turing-institute/environmental-ds-book/issues/new/choose"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 82
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 86
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 27
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "14.147018030513175"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 36
    value: "score"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.2"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 87
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 42
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 88
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "16.02002503128911"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "12.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "13.642052565707132"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.9"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 90
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "learning"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "10.540915395284328"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "7.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 91
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 51
    value: "FieldOfResearch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 51
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5625630021095276"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Domain"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5625630021095276"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Language"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 95
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "communications and radar"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 47
    value: "NASA"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 47
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5148147940635681"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Sentinel-2"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "17.521902377972463"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
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      lex: "14.0"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 98
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detection"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "15.395284327323164"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "11.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 99
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery notebook"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 53
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "43.336724313326556"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "42.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 100
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "physical object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "11.511789181692096"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "8.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 101
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "34.28280773143439"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "33.7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "43.54354354354354"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "43.5"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.891113892365455"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.621359223300972"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "56.45645645645645"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "56.4"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "11.76470588235294"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Education"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Education"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "9.431345353675452"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "15.259409969481181"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "15.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "13.730929264909848"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "9.9"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "engineering"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 47
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5148147940635681"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "deep learning"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "5.391658189216684"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "5.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 113
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.891113892365455"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 114
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detecting"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "15.269086357947433"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "12.2"
    }
  }
}
rows {
  quad {
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/42a5f00d-7eee-4dbe-85d6-c192fa6e135e/crate/download/"
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
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    o_literal {
      lex: "2026-03-03T15:17:20.439+01:00"
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      lex: "RSA"
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      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
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    o_literal {
      lex: "CLrqtAIGs0s1gWvhxb8wLf7nyw63TQIUX51KjNKYC0o/vqYuWFQ1B744mIfNSkXiK/wxe+uj61yZSi+EvC8TAnmpOAY5W9jbnSzketQcENYu84wtQejr8bbEAwv+1YinuioY6HuANNtMNLT6CDlIAcY+G6IslVOG+l8lwuKnZpwLEheqjdnJKrCA28YSdlU5qt/Hz1KPLjwU7gSf+n27vKmtejVcEg6AsHZwP02FQCDKKxLTXug6XyL6v+DVswFjBiCTY0wEIWxpA+wdJBiygh4S+izSYBV7rZ+thdZppi0xlUyJo/0Ihj/f2/lLoBW6jZ9G2aTKMA2X2vmfOpn5MQ=="
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