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  options {
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    name: "this"
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    value: "hasAssertion"
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rows {
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "provenance"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "Nanopublication"
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    value: "3949"
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    value: "http://schema.org/"
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    value: "description"
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    value: "name"
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  }
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    value: "creator"
  }
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rows {
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    p_iri {
    }
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    }
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    value: "dateCreated"
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    }
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    value: "dateModified"
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The shape files contain the marine litter targets both manually identified and obtained as output of the ArcGis workflow applied to the input bathymetry"
    }
  }
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    value: "keywords"
  }
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    }
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      lex: "detection"
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    o_literal {
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    }
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    value: "license"
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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: "Dataset"
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    value: "MediaObject"
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "elevation"
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    o_literal {
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    }
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    }
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      lex: "Bathymetry Sacca Fisola, Venice, 2021"
    }
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    }
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      lex: "2023-09-20 10:16:11.100932+00:00"
    }
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    }
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    }
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    value: "Organization"
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    value: "content"
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    value: "http://purl.org/wf4ever/wfdesc#"
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    value: "45f46903-cdf3-4d38-be14-56ace30fe13c"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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    value: "hasOutput"
  }
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rows {
  name {
    value: "7ed4fd74-68ee-4956-9a4f-a93e268b30a9"
  }
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rows {
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 17
    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "https://datahub.egi.eu/api/v3/onezone/shares/data/00000000007E86CE736861726547756964233065356438623633633861353335373434613865343162663637333633623766636863613530233732356634616233366362323664306662666330633132346337373565666565636865653439233632306335353162656331633034356537343036663732653765303735333765636836633136/content"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 08:14:51.618953+00:00"
    }
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}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-26 12:22:59.040024+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "This Notebook provides a workflow of ArcGis toolboxes to identify ML targets from bathynetry."
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "executable"
    }
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rows {
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      lex: "tool"
    }
  }
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rows {
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    o_literal {
      lex: "workflow"
    }
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rows {
  quad {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Marine Litter Targets Identification"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 08:14:51.618953+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
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    value: "JupyterNotebook"
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    }
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    id: 1
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  }
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    value: "1873-0604.2012018"
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    }
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    p_iri {
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      lex: "https://doi.org/10.3997/1873-0604.2012018"
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2023-09-19 21:06:52.275609+00:00"
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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-09-20 10:10:39.089038+00:00"
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
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    }
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    }
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    }
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  prefix {
    id: 3
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
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    value: "Paper"
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    }
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    }
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    }
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    o_iri {
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    }
  }
}
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  name {
    value: "affiliation"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "CNR-ISMAR"
    }
  }
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  name {
    value: "email"
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "valentina.grande@bo.ismar.cnr.it"
    }
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    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Valentina Grande"
    }
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    id: 14
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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    value: "Agent"
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    }
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    }
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    id: 2
    value: "https://w3id.org/dingo#"
  }
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    value: "orcid"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 2
    }
    o_literal {
      lex: "0000-0002-3489-268X"
    }
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    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/058215c9-d7d3-4e78-8f49-5655f899d5e3/#"
  }
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    value: "2b82f647-319a-4cb6-a93d-7ccae19229f0"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((12.308773036056667 45.425811014028916, 12.312137600092685 45.424702610645525, 12.316635127644988 45.42561824990631, 12.323192591720728 45.42330502725411, 12.327346796519125 45.42313635085066, 12.327037805516742 45.422124280927356, 12.315536493260879 45.423449606102125, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.308773036056667 45.425811014028916))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 46
    }
    o_literal {
      lex: "12.308773036056667 45.425811014028916, 12.312137600092685 45.424702610645525, 12.316635127644988 45.42561824990631, 12.323192591720728 45.42330502725411, 12.327346796519125 45.42313635085066, 12.327037805516742 45.422124280927356, 12.315536493260879 45.423449606102125, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.308773036056667 45.425811014028916"
    }
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rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
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  quad {
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    }
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    }
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  name {
    value: "8eb7389d-a63f-442c-9f05-791b6821bdd0"
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    value: "geo"
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    }
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  name {
    value: "identifier"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "8eb7389d-a63f-442c-9f05-791b6821bdd0"
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}
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((12.308773036056667 45.425811014028916, 12.312137600092685 45.424702610645525, 12.316635127644988 45.42561824990631, 12.323192591720728 45.42330502725411, 12.327346796519125 45.42313635085066, 12.327037805516742 45.422124280927356, 12.315536493260879 45.423449606102125, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.308773036056667 45.425811014028916))"
    }
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}
rows {
  name {
    value: "Place"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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    id: 8
    value: "https://w3id.org/ro-id/058215c9-d7d3-4e78-8f49-5655f899d5e3/"
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    value: "about"
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    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
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    }
  }
}
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  prefix {
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:antonio.petrizzo@ve.ismar.cnr.it"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 17
    }
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    }
  }
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  name {
    value: "mailto:fantina.madricardo@ve.ismar.cnr.it"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "mailto:vanessa.moschino@ve.ismar.cnr.it"
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    }
  }
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  name {
    value: "contentLocation"
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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    value: "contentSize"
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
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    p_iri {
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    }
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      lex: "11795175"
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    }
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/058215c9-d7d3-4e78-8f49-5655f899d5e3/crate/download/"
    }
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    value: "contributor"
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    p_iri {
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-19 20:25:33.253021+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-10-16 13:13:44.987089+00:00"
    }
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  name {
    value: "datePublished"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-19 20:25:33.253021+00:00"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "A dedicated workflow in ArcGIS (shared as Jupyter notebook) was developed to identify targets from the bathymetry within the MAELSTROM Project - Smart technology for MArinE Litter SusTainable RemOval and Management. In that framework, the workflow identified marine litter on the seafloor starting from a bathymetric surface collected in Sacca Fisola (Venice Lagoon) on 2021."
    }
  }
}
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    value: "encodingFormat"
  }
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    p_iri {
      name_id: 60
    }
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      lex: "application/ld+json"
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    value: "hasPart"
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    }
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    }
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    value: "9ef1b3b2-b729-4e81-a34a-61687e6674b8"
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    o_iri {
    }
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    value: "b309de3c-feeb-49bc-93de-452e62467755"
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    }
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  name {
    value: "c275a794-01e1-446c-9d2c-cacd114d2512"
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  quad {
    o_iri {
    }
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    value: "2ca9dde1-bb6c-4a17-8a9c-121bbf83ac7b"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 50
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/058215c9-d7d3-4e78-8f49-5655f899d5e3"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "adriatic sea"
    }
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  quad {
    o_literal {
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    }
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    o_literal {
      lex: "detection"
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    o_literal {
      lex: "marine litter"
    }
  }
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  quad {
    o_literal {
      lex: "venice lagoon"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
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  name {
    value: "mainEntity"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 67
    }
    o_literal {
      lex: "Workflow"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Automatic detection of MLs targets from the bathymetry"
    }
  }
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  name {
    value: "publisher"
  }
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  prefix {
    value: "http://www.ismar.cnr.it/"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 68
    }
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      prefix_id: 13
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    }
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    id: 1
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  }
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    value: "community"
  }
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  name {
    value: "f04bc8e9-07b9-46db-a96a-81848a939de4"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 8
    }
  }
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  name {
    value: "creation_mode"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 1
    }
    o_literal {
      lex: "MANUAL"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "enrichmentSubject"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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rows {
  name {
    value: "02ef0fe8-f9f5-460f-8f33-a954c8626f1f"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
    }
  }
}
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      lex: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#WorkflowCentricResearchObjectTemplate"
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    value: "cite-as"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
    }
    o_literal {
      lex: "Petrizzo, Antonio, Fantina Madricardo, Vanessa Moschino, and Valentina Grande. \"Automatic detection of MLs targets from the bathymetry.\" ROHub. Sep 19 ,2023. https://w3id.org/ro-id/058215c9-d7d3-4e78-8f49-5655f899d5e3."
    }
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    value: "asWKT"
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      lex: "POLYGON ((12.308773036056667 45.425811014028916, 12.312137600092685 45.424702610645525, 12.316635127644988 45.42561824990631, 12.323192591720728 45.42330502725411, 12.327346796519125 45.42313635085066, 12.327037805516742 45.422124280927356, 12.315536493260879 45.423449606102125, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.307605736859845 45.42503995266991, 12.308773036056667 45.425811014028916))"
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    value: "Geometry"
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    value: "40bc37df-3931-484b-b981-138ea2e90dd6"
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      lex: "components"
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  quad {
    o_iri {
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    id: 2
    value: "https://www.doi.org/10.24424/"
  }
}
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  name {
    id: 5
    value: "ro-id.EHMJMDN68Q"
  }
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    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 5
    }
  }
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  name {
    value: "ro-id.IKMY8URJ9Q"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 9
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    }
  }
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    o_iri {
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    }
  }
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    s_iri {
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    }
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  name {
    value: "e76ca2f8-eea7-4240-ab25-38f079ac4dec"
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "datasets"
    }
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    value: "a994a956-dcbd-44e9-9be3-ea2c8b53ca30"
  }
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    value: "51d98bb1-2fc4-4468-8f17-c9c05edb7b57"
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 13
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "nested"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 61
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 124
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 127
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 8
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "workflows"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 9
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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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    }
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      lex: "config"
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      name_id: 61
    }
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      prefix_id: 3
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "inputs"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
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}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "https://orcid.org/"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 66
    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "4845062"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/2ca9dde1-bb6c-4a17-8a9c-121bbf83ac7b/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-19 20:49:21.254734+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Marine Litter Identification from Bathymetry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "sketch.png"
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 25
    }
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      lex: "2023-09-19 20:43:16.422044+00:00"
    }
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rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 11
    value: "Sketch"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
    }
  }
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    }
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    o_iri {
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    }
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    s_iri {
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "726695"
      datatype: 1
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/515fd558-2e2e-41e6-a613-71146ba0866c/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 09:43:37.030411+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:11:01.891436+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "EASME/EMFF/2017/1.2.1.12/S2/05/SI2.789314 MarGnet official document with description of ROs developed within MarGnet Project"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "application/pdf"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "mapping"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "marine litter"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "DELIVERABLE 3.2.2 Research Object with the experiment data and the algorithm"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 09:43:37.030411+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
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  name {
    id: 4
    value: "Deliverable"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
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    }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 10
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "1361042"
      datatype: 1
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/51d98bb1-2fc4-4468-8f17-c9c05edb7b57/download/"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:10:13.891994+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-21 15:22:38.303414+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Schema of the ArcGIS toolnested in the Jupyter Notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "detection"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "mapping"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "ArcGIS tool sketch"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:10:13.891994+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "ImageObject"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 57
    }
    o_literal {
      lex: "3737442"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/ce7f4ce9-0a6e-41a1-b1ec-f95d1f883c5a/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 09:55:39.356698+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:10:51.453371+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "EASME/EMFF/2017/1.2.1.12/S2/05/SI2.789314 MarGnet official document with description of the tool"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "application/pdf"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "experiment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "marGnet project"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "DELIVERABLE 3.2.1 Report on the experimental results"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
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      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/df584059-663d-4da3-8eec-d01467544383/download/"
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      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/fc64e1c2-a7de-41db-a2b2-372b81cda150/download/"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "EASME/EMFF/2017/1.2.1.12/S2/05/SI2.789314 MarGnet official document with description of the application of the tool"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "DELIVERABLE 3.3.1 Report on the survey and elaborated data in the Italian survey area (final version)"
    }
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  name {
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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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    id: 1
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  }
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    value: "1.1"
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    value: "CreativeWork"
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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      lex: "geophysics"
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    value: "FieldOfResearch"
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    value: "normScore"
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    }
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      lex: "33.92543325702149"
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  name {
    value: "score"
  }
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    }
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      lex: "0.4702737629413605"
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    }
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      lex: "earth sciences"
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    }
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    }
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      lex: "66.0745667429785"
    }
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    }
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      lex: "0.9159244894981384"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "instrumentation and photography"
    }
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    id: 40
    value: "NASA"
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "29.282730697124205"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "0.28509142994880676"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "matplotlib rohub"
    }
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  name {
    value: "Lemma"
  }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "59.630292188431724"
    }
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "mathematical and computer sciences"
    }
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    }
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    }
  }
}
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      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "70.71726930287579"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "detection"
    }
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    }
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    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "3.5778175313059037"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.0"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "on 2021"
    }
  }
}
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  name {
    value: "TimeReference"
  }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 80
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Venice"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "wikidata"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://www.wikidata.org/wiki/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Q641"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 43
    }
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      prefix_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "target"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 46
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 46
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "7.614942528735633"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.3"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 82
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "A dedicated workflow in ArcGIS (shared as Jupyter notebook) was developed to identify targets from the bathymetry within the MAELSTROM Project - Smart technology for MArinE Litter SusTainable RemOval and Management."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 47
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "24.724724724724723"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "49.4"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geography"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 49
    value: "IPTC"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
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    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 45
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 45
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Social sciences/Geography"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Natural science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Computing and information technology/Hardware"
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    }
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      lex: "MAELSTROM Project"
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    }
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      lex: "workflow"
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      lex: "7.871198568872988"
    }
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    }
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      name_id: 36
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      lex: "29.282730697124205"
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      lex: "Venice"
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      lex: "6.321839080459771"
    }
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "computer programming and software"
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "70.71726930287579"
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    }
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      lex: "0.6884906888008118"
    }
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    }
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      lex: "marine litter"
    }
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    }
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      lex: "6.9767441860465125"
    }
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      lex: "bathymetry"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "20.114942528735632"
    }
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    }
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      lex: "14.0"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "surface"
    }
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  quad {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "6.4655172413793105"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Automatic detection of MLs targets from the bathymetry."
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "11.811811811811811"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.6"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "matplotlib\nrohub"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "50.05005005005005"
    }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "Oceans"
    }
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    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Natural resources/Water/Oceans"
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    }
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    }
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      lex: "engineering"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "7.040229885057473"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.9"
    }
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}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "target"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "3.1604054859868818"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.3"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 35
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "33.92543325702149"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.4702737629413605"
    }
  }
}
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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: "workflow in ArcGIS"
    }
  }
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  name {
    id: 12
    value: "Phrase"
  }
}
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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  quad {
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      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "25.35211267605634"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "14.4"
    }
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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: "In that framework, the workflow identified marine litter on the seafloor starting from a bathymetric surface collected in Sacca Fisola (Venice Lagoon) on 2021."
    }
  }
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    }
  }
}
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  quad {
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      name_id: 36
    }
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      lex: "13.413413413413412"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "26.8"
    }
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "seabed"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
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    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "18.24712643678161"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.7"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "dedicated workflow"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 12
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "14.964788732394368"
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    }
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      lex: "8.5"
    }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
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      lex: "workflow"
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
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      lex: "19.396551724137932"
    }
  }
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    }
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      lex: "13.5"
    }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "hydrography"
    }
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    id: 53
    value: "Domain"
  }
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    }
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    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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    }
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      lex: "15.4"
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "removal"
    }
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    }
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      lex: "6.4655172413793105"
    }
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    }
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      lex: "4.5"
    }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Sacca Fisola"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "15.845070422535212"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.0"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "automatic detection"
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
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      name_id: 12
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "13.908450704225352"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.9"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Venice Venice Lagoon"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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      name_id: 12
    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "29.929577464788736"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "17.0"
    }
  }
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "seafloor"
    }
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}
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  quad {
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
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      lex: "7.5134168157423975"
    }
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    }
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      lex: "12.6"
    }
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    value: "https://www.doi.org/10.24424/"
  }
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    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://www.doi.org/10.24424/ro-id.EHMJMDN68Q"
    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:01:31.206491+00:00"
    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:01:32.265044+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "It reads and elaborates ASCII file produced with FM Midwater in order to calculate some statistics, mean, standard deviation of backscatter, depth, angle of net for each ping, and to produce a graph with the track of the net"
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "backscatter"
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    }
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    }
  }
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    }
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      name_id: 2
    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Research Object - SinkTrack"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:01:31.206491+00:00"
    }
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  prefix {
    id: 3
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://www.doi.org/10.24424/ro-id.IKMY8URJ9Q"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:02:59.673885+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "It calculates the sink velocity of a net floating in water starting from water column data."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "backscatter"
    }
  }
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rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "marGnet project"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "net"
    }
  }
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rows {
  quad {
    o_literal {
      lex: "water column"
    }
  }
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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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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Research Object  - SinkVel"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2023-09-20 10:02:58.537650+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 116
    }
  }
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  quad {
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    }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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  prefix {
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:antonio.petrizzo@ve.ismar.cnr.it"
  }
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  name {
    value: "affiliation"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 54
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "CNR ISMAR Venice"
    }
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  name {
    value: "email"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "antonio.petrizzo@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Antonio Petrizzo"
    }
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    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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    id: 48
    value: "Agent"
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  name {
    id: 59
    value: "mailto:direttore@ismar.cnr.it"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 59
    }
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      name_id: 56
    }
    o_literal {
      lex: "direttore@ismar.cnr.it"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "CNR-ISMAR"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 48
    }
  }
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  name {
    id: 50
    value: "mailto:fantina.madricardo@ve.ismar.cnr.it"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 50
    }
    p_iri {
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      name_id: 55
    }
    o_literal {
      lex: "CNR ISMAR"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "fantina.madricardo@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Fantina Madricardo"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 67
    value: "mailto:service-account-enrichment"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 67
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "service-account-enrichment"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "mailto:vanessa.moschino@ve.ismar.cnr.it"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 68
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 55
    }
    o_literal {
      lex: "CNR ISMAR Venice"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "vanessa.moschino@ve.ismar.cnr.it"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Vanessa Moschino"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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    }
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    value: "https://w3id.org/np/RAPJTrPbnaYuLgR5ts7UuhqFktl3k_9PGYTJt-9Np3QRs/"
  }
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  name {
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    value: "assertion"
  }
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  prefix {
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
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  prefix {
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/058215c9-d7d3-4e78-8f49-5655f899d5e3/crate/download/"
  }
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  name {
    id: 114
    value: "provenance"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    o_iri {
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    }
    g_iri {
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    }
  }
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