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    value: "assertion"
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    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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    value: "2919"
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    }
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    }
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    }
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    value: "dateCreated"
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    }
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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    value: "sdDatePublished"
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    value: "BibliographicResource"
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    value: "MediaObject"
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    value: "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: "2022-10-27 21:00:06.699231+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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    p_iri {
      name_id: 25
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
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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 {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
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      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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    p_iri {
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 23
    }
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      lex: "2022-01-28 16:07:38.160206+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:18.581833+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"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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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"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.binder/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "environment.yml"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
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: "2022-01-31 11:32:03.379546+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:11.773076+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 {
    value: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.lock/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conda-linux-64.lock"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.lock/conda-linux-64.lock"
    }
  }
}
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: "2022-01-31 11:16:54.901085+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:11.425502+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"
    }
  }
}
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: "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
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "conda-osx-64.lock"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 36
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
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: "2022-01-31 11:16:56.332731+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:06.870068+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64 OS of the Jupyter Book 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: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:56.332731+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 {
  name {
    value: "requirements.txt"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 37
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
  }
}
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: "2022-01-31 11:27:45.283002+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:07.441883+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Pip requirements file containing libraries to install after conda lock"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 38
    }
    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://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ocean-modelling-litter-philab.ipynb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 39
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/ocean-modelling-litter-philab.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: "2022-10-27 21:00:10.913044+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: 1
    value: "http://w3id.org/ro/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 40
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://the-environmental-ds-book.netlify.app/gallery/modelling/ocean-modelling-litter-philab/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ocean-modelling-litter-philab.html"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://the-environmental-ds-book.netlify.app/gallery/modelling/ocean-modelling-litter-philab/ocean-modelling-litter-philab.html"
    }
  }
}
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: "2022-01-31 11:16:52.095424+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:18.188755+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Rendered version of the Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "text/html"
    }
  }
}
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: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:52.095424+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 {
  name {
    value: "publication"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "09573fe7-1995-4243-9989-816edef2d48d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
    }
    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 {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 44
    }
    o_literal {
      lex: "119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 45
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1c45fdc9-4d14-41a5-9c10-1d0ce985da7e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
    }
    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 {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 44
    }
    o_literal {
      lex: "26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "38d5ca95-ddb5-4d9e-a3f1-5e1f46c34d8e"
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  name {
    value: "geo"
  }
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  name {
    value: "749ddf8a-74ed-47dc-80b4-6ceeff5470c8"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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      prefix_id: 2
    }
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}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "38d5ca95-ddb5-4d9e-a3f1-5e1f46c34d8e"
    }
  }
}
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  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))"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Place"
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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 {
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    }
    p_iri {
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      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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  name {
    value: "90cb952b-47f6-4a7c-ad0f-b8bae7580f04"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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      name_id: 14
    }
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      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: 44
    }
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      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 {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "993ba5e9-67e3-496f-8e97-d43254eb571d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "993ba5e9-67e3-496f-8e97-d43254eb571d"
    }
  }
}
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
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9fa25356-ef26-449b-acd1-0bb285a4ab88"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 54
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      prefix_id: 2
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "9fa25356-ef26-449b-acd1-0bb285a4ab88"
    }
  }
}
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 {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "a77b9ac6-e3ac-48fc-a386-b444c3c658f1"
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  quad {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "a77b9ac6-e3ac-48fc-a386-b444c3c658f1"
    }
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}
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))"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/"
  }
}
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  name {
    value: "doi"
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    s_iri {
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    }
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      name_id: 56
    }
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    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "isFinalized"
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  name {
    value: "isSnapshotOf"
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    id: 9
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  }
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    value: "b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9"
  }
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    }
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    }
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    value: "snapshotedAtTime"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "2022-10-27 21:00:20.753040+00:00"
    }
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    value: "snapshotedBy"
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "about"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  quad {
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  quad {
    o_iri {
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    value: "mailto:https://orcid.org/"
  }
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    value: "0000-0002-9480-7387"
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    }
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    }
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  name {
    value: "0000-0003-0808-3480"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "contentLocation"
  }
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    }
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  quad {
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  quad {
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  name {
    value: "contentSize"
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
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      lex: "386374"
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    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/crate/download/"
    }
  }
}
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  name {
    value: "contributor"
  }
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rows {
  prefix {
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "acocac"
  }
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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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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:18.008253+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2024-03-05 12:17:34.761343+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 69
    }
    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: 38
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
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}
rows {
  name {
    value: "hasPart"
  }
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/folders/"
  }
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    value: "210019b6-14d7-4167-9a67-d0faa36c2230"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  name {
    value: "2e4ca777-a9bf-4055-90df-b731e829f20f"
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    }
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    value: "c009d2b5-9a96-4e42-9cb9-ace58e4f20ee"
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    }
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  name {
    value: "ed0503c9-bccc-43fa-9f9e-77d28623e39a"
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    }
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  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/resources/"
  }
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  name {
    value: "1c57a67a-fa2c-45cf-8029-106468a2294e"
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    o_iri {
      prefix_id: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 50
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "keywords"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 76
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    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 - snapshot"
    }
  }
}
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  quad {
    o_literal {
      lex: "Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
    }
  }
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  prefix {
    id: 3
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
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    value: "community"
  }
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  prefix {
    id: 8
    value: "https://w3id.org/ro-id/communities/"
  }
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    value: "379a4687-de50-44c7-b7bd-37125ebd4ff7"
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    p_iri {
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      name_id: 77
    }
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      prefix_id: 8
    }
  }
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  name {
    value: "creation_mode"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 3
    }
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      lex: "MANUAL"
    }
  }
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  name {
    value: "enrichmentSubject"
  }
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    id: 6
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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    value: "0377b051-174a-4f00-a911-765a11cac2de"
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    }
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      prefix_id: 6
    }
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    value: "06be9155-67d8-4ade-8901-151e0a272365"
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    }
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    value: "0ff7d5b8-1df3-4501-bc15-fd3227ddcd2f"
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    }
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    value: "184b9900-d4a3-43d5-afb8-572700f8f546"
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    value: "1c0ac02d-a05f-4590-a632-07c5ab8172fc"
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    }
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    value: "41e37786-e915-4bcb-b46d-e2e7e817686e"
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    }
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    value: "45742e8f-7b16-405d-8f3d-aeec6e45340a"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "4d59a2f4-ebcd-4a82-947c-8d33ab7c5547"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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    value: "5419a7d3-4081-4c9d-be89-bd9f557bef8a"
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    o_iri {
    }
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    value: "57fe90d3-388e-49e7-b73e-6862f7e866bb"
  }
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    o_iri {
    }
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    value: "64aac535-e8dd-448b-b425-0b8733362880"
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    }
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    value: "659188ba-b8e4-4975-bac7-5254bf04d834"
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    }
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    }
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    value: "69c4353f-1d90-4954-a5e3-0abe77d68214"
  }
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    o_iri {
    }
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    value: "6e9ae2ab-b402-496f-9078-c39fc2065f2f"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "74041097-866a-443c-9e36-92aa480d7b97"
  }
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    o_iri {
    }
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    value: "74e626ea-1fd6-41bb-a080-dbf709c4c107"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "83c4f2b4-76de-4bd6-91b0-8fa162e1dc70"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "89b15b0d-5ef8-4885-b4c3-87f03af146bf"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "95a80c8a-2122-4df3-aa75-51b8fdd4ed4c"
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "a77e9b99-5e96-446f-a5f0-2337e8e9f8c6"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "c08b67d6-3a2d-4b17-8541-a1352897af6f"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "cdace664-0fa8-4342-8944-812ca3625fd3"
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "d480bfe3-baf5-490d-add2-964dd613b0f0"
  }
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "d86ab373-e962-47a6-aad4-d1cbaa2ff808"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "d9717b21-ae31-48ba-82c6-c0d9649ff1d4"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "dc60cc43-fa9e-4470-8828-cba3cb4828b2"
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    o_iri {
    }
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    value: "f1cdfd01-89d2-4e38-bd6b-e5925060492c"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "f8dd1456-3282-4718-a3bf-d5cef9d76e65"
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    o_iri {
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    id: 14
    value: "http://www.opengis.net/ont/geosparql#"
  }
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    value: "hasGeometry"
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    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/"
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    value: "19f9ef3f-8678-48f5-a9ac-cf364939dcda"
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    }
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    value: "4b55fad1-092b-4657-a004-aafc05499e18"
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    value: "e2eba045-3c2c-44a1-aa39-06cc232d05f9"
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    id: 9
    value: "http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
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    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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    value: "ResearchObject"
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    id: 10
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "SnapshotRO"
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    }
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    value: "earth-scienceExecutableResearchObject"
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      name_id: 118
    }
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    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
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    value: "ExecutableResearchObject"
  }
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    o_iri {
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    }
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  prefix {
    id: 12
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
  }
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  name {
    value: "cite-as"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
    }
    o_literal {
      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/xe24-7z73."
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
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  name {
    value: "Folder"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 5
    value: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.binder/"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/.lock/"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://github.com/Environmental-DS-Book/ocean-modelling-litter-philab/blob/main/"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 6
    value: "https://the-environmental-ds-book.netlify.app/gallery/modelling/ocean-modelling-litter-philab/"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 41
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
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  quad {
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      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 1
      name_id: 121
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 32
    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://210507-004.oceansvirtual.com/view/content/skdwP611e3583eba2b/"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://doi.org/10.5194/"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 1
      name_id: 121
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 74
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 70
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 33
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 121
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/resources/"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 75
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 66
    }
    o_literal {
      lex: "362051"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/1c57a67a-fa2c-45cf-8029-106468a2294e/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:27.708716+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-10-27 21:00:20.672095+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing the prediction of marine litter, sargassum, in Cancun, Mexico"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 38
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "Prediction of marine litter, sargassum in Cancun, Mexico"
    }
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      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:27.708716+00:00"
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    id: 2
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
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    value: "Sketch"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/"
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    value: "ro-crate-metadata.json"
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    value: "conformsTo"
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    value: "CreativeWork"
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    value: "asWKT"
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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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    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
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  name {
    id: 3
    value: "Polygon"
  }
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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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      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
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    }
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    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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    }
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    }
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      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Computational notebooks community focused on Environmental Data Science"
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  name {
    id: 5
    value: "email"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 5
    }
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      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
  }
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  name {
    value: "url"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/alan-turing-institute/environmental-ds-book/issues/new/choose"
    }
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    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
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    }
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      prefix_id: 16
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    }
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  prefix {
    id: 10
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
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    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
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  name {
    value: "Phrase"
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      name_id: 7
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.259409969481181"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "score"
  }
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rows {
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    }
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      lex: "15.0"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detecting"
    }
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}
rows {
  name {
    id: 11
    value: "Lemma"
  }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "15.269086357947433"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.2"
    }
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}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Language"
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  name {
    id: 4
    value: "IPTC"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "path"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "Sentinel-2"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "17.521902377972463"
    }
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  quad {
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    }
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    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      lex: "learning"
    }
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rows {
  name {
    id: 27
    value: "Concept"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "10.540915395284328"
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  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.6"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "physical object"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "11.511789181692096"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geology"
    }
  }
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rows {
  name {
    id: 40
    value: "FieldOfResearch"
  }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "100.0"
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "0.5625630021095276"
    }
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    }
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    }
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      lex: "research"
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    }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "12.621359223300972"
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  quad {
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    }
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      lex: "9.1"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Education"
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "Education"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
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      lex: "14.147018030513175"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "10.2"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
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  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 42
    value: "Domain"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 42
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
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    }
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      lex: "4.8"
    }
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    s_iri {
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research object"
    }
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  quad {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 7
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "34.28280773143439"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "33.7"
    }
  }
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    s_iri {
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      name_id: 93
    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "imagery"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "13.730929264909848"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "9.9"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 94
    }
    p_iri {
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      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."
    }
  }
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  name {
    id: 49
    value: "Sentence"
  }
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 49
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "56.45645645645645"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "56.4"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "object"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
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    }
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      prefix_id: 11
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "11.76470588235294"
    }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "12.891113892365455"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
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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: "engineering"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 44
    value: "NASA"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 44
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.5148147940635681"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 98
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "12.621359223300972"
    }
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "deep learning"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 7
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.391658189216684"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.3"
    }
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    s_iri {
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      name_id: 101
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 4
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      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."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "43.54354354354354"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "43.5"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "communications and radar"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.5148147940635681"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detection"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "15.395284327323164"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.1"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 40
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.5625630021095276"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "refer to the detecting"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 7
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "1.7293997965412005"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "1.7"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "16.02002503128911"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "12.891113892365455"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "13.642052565707132"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.9"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "43.336724313326556"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "42.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "9.431345353675452"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 1
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "affiliation"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 68
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "The Alan Turing Institute"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Alejandro Coca-Castro"
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 5
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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  name {
    id: 52
    value: "Agent"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 52
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 8
    value: "mailto:https://orcid.org/"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "European Space Agency \316\246-lab"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
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      lex: "Jamila Mifdal"
    }
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  quad {
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    o_literal {
      lex: "European Space Agency \316\246-lab"
    }
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    p_iri {
      name_id: 14
    }
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      lex: "Raquel Carmo"
    }
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  }
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    value: "mailto:service-account-enrichment"
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      lex: "service-account-enrichment"
    }
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  quad {
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  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/np/RAMOg50yfpeJXLGlPh1y_nnYYQKZCIMcC6EQ3z_JrmwbE/"
  }
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  name {
    id: 48
    value: "assertion"
  }
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    id: 6
    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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  name {
    id: 46
    value: "wasDerivedFrom"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/crate/download/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 51
    value: "provenance"
  }
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  quad {
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  }
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    id: 13
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    value: "created"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
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    value: "pubinfo"
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    s_iri {
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    o_literal {
      lex: "2026-03-03T15:22:12.362+01:00"
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      prefix_id: 3
    }
  }
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    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
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    value: "RoCrateBot"
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    p_iri {
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    }
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    value: "introduces"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/59fb5813-d6c0-41b0-96a8-9ce42df766ee/"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  name {
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    value: "RoCrateNanopub"
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    }
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rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
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rows {
  name {
    id: 16
    value: "label"
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 16
    }
    o_literal {
      lex: "Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "sig"
  }
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rows {
  name {
    id: 65
    value: "hasAlgorithm"
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 16
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    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
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rows {
  name {
    id: 47
    value: "hasPublicKey"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 47
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 53
    value: "hasSignature"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "erecS8IrI6CQOoZJaJcjW1ttlbK+jIAa1OZPqNI5KfDXTernKV0GGyT4Yb6oY5GazzTIT45PW737676XF5IZS3FZif44KEkf9H1Sq0UCt2MjrpwVbFEQi+m+b+qJcCdF/06jqy2o+6X5V6HFYjfehr3/aVxDzPxnTB6fnGXc86Jjg0ft4gIHQrH6Vb98RKVLTbIbPL0jD+aDJ3h411QRs81qV3KfSN657g26nrfvZoJuaMAbTE2pDFRDVam7M1T/GvCHRuf5Gyd8Ay4ZAeTn3KSsc0nc/3ia1TPUaUy9Hhs9SsLK267cKkDbbsjr/HdgfRdkBPzHsNjrbhOn2gGoXQ=="
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "signedBy"
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rows {
  quad {
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