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    value: "assertion"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "contentUrl"
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    value: "creator"
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    }
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    value: "dateCreated"
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    value: "dateModified"
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    value: "description"
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    value: "license"
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    id: 4
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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    value: "name"
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    p_iri {
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    }
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      lex: "The NMC/NCAR 40-year reanalysis project"
    }
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    value: "sdDatePublished"
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "2022-07-24 18:44:23.809948+00:00"
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
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    value: "BibliographicResource"
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    value: "Resource"
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    value: "MediaObject"
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    }
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    value: "DefinedTerm"
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    }
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    }
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    value: "6384"
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    }
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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    value: "https://doi.org/10.1175/"
  }
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    value: "BAMS-D-20-0117.1"
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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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    p_iri {
    }
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      lex: "2023-03-20 18:21:11.415216+00:00"
    }
  }
}
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    }
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      lex: "Related publication of the exploration presented in the Jupyter notebook"
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "Quantifying Causal Pathways of Teleconnections"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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  prefix {
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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    value: "zenodo.6824189"
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    }
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      prefix_id: 16
    }
  }
}
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    p_iri {
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.6824189"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:21.623972+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:06.510660+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (figures), generated in the Jupyter notebook of Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Outputs"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:21.623972+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Dataset"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "prate.sfc.mon.mean.nc"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/prate.sfc.mon.mean.nc"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:17.979925+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:11.297473+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input of the Jupyter Notebook - Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series used in the Jupyter notebook of Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "encodingFormat"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "application/x-netcdf"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Input of the Jupyter Notebook - Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:17.979925+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "notebook.html"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/notebook.html"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 14
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:35.391910+00:00"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:06.263751+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Rendered version of the Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
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    p_iri {
      name_id: 33
    }
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      lex: "text/html"
    }
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}
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    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
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      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:35.391910+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Publication"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/"
  }
}
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    value: "conda-osx-64.lock"
  }
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    }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:55:37.939360+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:07.093471+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64 OS of the Jupyter notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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}
rows {
  quad {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
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  name {
    value: "requirements.txt"
  }
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  quad {
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    }
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      name_id: 13
    }
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      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:05.514200+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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    }
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}
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    p_iri {
      name_id: 33
    }
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    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 20
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:37.104852+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/"
  }
}
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  name {
    value: "environment.yml"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 38
    }
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    }
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      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:45.244365+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "2023-03-20 18:21:06.392124+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment when user want to have the same libraries installed without concerns of package versions"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
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      lex: "Conda environment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-25 07:56:45.244365+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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    }
  }
}
rows {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "SoftwareApplication"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "notebook.ipynb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/notebook.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:05.626584+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:15.645584+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "http://w3id.org/ro/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "JupyterNotebook"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://schema.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "2e183ec2-4914-4975-baa5-caf55fc72adc"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "0c828382-6170-4787-81eb-be1e6b9e459c"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "f263193e-8b57-4f24-8576-d0d5cb24a69d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "0c828382-6170-4787-81eb-be1e6b9e459c"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 46
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 49
    }
    o_literal {
      lex: "-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 50
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "doi"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 2
    }
    p_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.24424/1vw8-6519"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "isFinalized"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "False"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "isSnapshotOf"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    o_iri {
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    o_literal {
      lex: "Timothy Lam, Marlene Kretschmer, Samantha Adams, Rachel Prudden, Elena Saggioro, Nick Homer, and Alejandro Coca-Castro. \"Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Jul 24 ,2022. https://doi.org/10.24424/1vw8-6519."
    }
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    }
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    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-171.02743148803714 -58.697824821873, -171.02743148803714 74.07635756884055, 213.40530395507815 74.07635756884055, 213.40530395507815 -58.697824821873, -171.02743148803714 -58.697824821873))"
    }
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  name {
    value: "Geometry"
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  quad {
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  prefix {
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  }
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  name {
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 5
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 4
    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 71
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 70
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 30
    }
  }
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  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/resources/"
  }
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  name {
    value: "574e5560-0b34-4e4e-a3a8-00fb459c8160"
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 122
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "output"
    }
  }
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  prefix {
    id: 7
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
}
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  name {
    value: "Folder"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 123
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
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  prefix {
    id: 14
    value: "https://downloads.psl.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.derived/surface_gauss/"
  }
}
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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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      prefix_id: 14
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
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    id: 2
    value: "https://edsbook.org/notebooks/gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/"
  }
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    }
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      name_id: 70
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 34
    }
  }
}
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  prefix {
    id: 9
    value: "https://github.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/blob/main/.lock/"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 36
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/.binder/"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/ea34568e-d86e-4720-be2f-3f826f66a26c/main/"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 40
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "tool"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 123
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
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    id: 12
    value: "http://doi.org/10.1175/"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 70
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 12
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://doi.org/10.1175/"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 123
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 13
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 122
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 64
    }
    o_literal {
      lex: "122755"
      datatype: 1
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/574e5560-0b34-4e4e-a3a8-00fb459c8160/download/"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 14
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 18:21:07.485193+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 33
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 20
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Image showing interactive plot of global monthly precipitation mean computed from NCEP/NCAR reanalysis dataset"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-07-24 18:44:09.437631+00:00"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sketch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 124
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 24
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "https://w3id.org/ro-id/bba00431-cb1c-4fc4-b90b-14cbc5edf0ac/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "1.1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 125
    }
    p_iri {
      prefix_id: 14
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 57
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "CreativeWork"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 128
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/communities/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 79
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "Computational notebooks community focused on Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 1
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 1
    }
    o_literal {
      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 3
    value: "url"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 3
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/alan-turing-institute/environmental-ds-book/issues/new/choose"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 11
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 78
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 54
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 115
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 82
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 5
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 5
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Technology and engineering/IT-computer sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 83
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "re-analysis"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.248175182481752"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "score"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 84
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 11
    value: "Domain"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 85
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 4
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "55.65565565565565"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "55.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 86
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 27
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "8.160779537149818"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 87
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 23
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "3.178206583427923"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 88
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
rows {
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    }
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      name_id: 7
    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "7.542579075425791"
    }
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    }
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      lex: "6.2"
    }
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    }
    p_iri {
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      name_id: 21
    }
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      lex: "Literature"
    }
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    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
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    }
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      lex: "time series notebook"
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    }
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      lex: "12.599318955732123"
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    }
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      lex: "reanalysis"
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    }
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    p_iri {
      name_id: 8
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      lex: "18.39220462850183"
    }
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    }
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      lex: "15.1"
    }
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    s_iri {
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      name_id: 92
    }
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      name_id: 21
    }
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      lex: "notebook"
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    }
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      name_id: 7
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "8.150851581508515"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "6.7"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "aim"
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    }
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    }
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      lex: "5.7177615571776155"
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    }
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      lex: "4.7"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Weather"
    }
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    }
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      lex: "research"
    }
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    }
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  quad {
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    }
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      lex: "8.880778588807786"
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    }
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      lex: "7.3"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "dataset"
    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "28.102189781021895"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "23.1"
    }
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}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "atmospheric sciences"
    }
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  name {
    id: 35
    value: "FieldOfResearch"
  }
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    p_iri {
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    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 35
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
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      lex: "100.0"
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    }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Language"
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 5
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "research"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "8.891595615103533"
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    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
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}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "gridded rainfall reanalysis dataset"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 1
      name_id: 23
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "34.846765039727586"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "30.7"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 101
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 5
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.9929063320159912"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "meteorology and climatology"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 39
    value: "NASA"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 39
    }
  }
}
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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: "0.695183515548706"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 104
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "dataset"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 27
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "28.380024360535934"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Concatenating a gridded rainfall reanalysis dataset into a time series (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "44.34434434434434"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "44.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "8.891595615103533"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "15.323496027241772"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "13.5"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "19.853836784409257"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "16.3"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "geosciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "0.695183515548706"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "time series"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    value: "provenance"
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      lex: "2026-03-03T15:17:17.820+01:00"
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      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
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    o_literal {
      lex: "PYmPXZYU+P2DJd6YDsTUJ44edfNYtjLehj5r/z3IKmayHTxrkqUwsj+rVMIIiPDl7/CtDJmuU3gYc41LDQVGy8pOFWA7+UFMYF4kSaBos3XJKQg+rQUR1uYk2klD+3cO3LRFdk17nbYdpCZSxYm4thqZp46VzYx8wKLBpK0qdlzEJA6T83le06TkOCl0G2OjKHFIevvkPYNlIwKrR5nXUPJOVuxXGyR6UNIZlxplI2Ac8VFujHw9YAoq8nkIRIxGxAl40U6U7xMkrjRpqt0Yzoc/PTQcDSBql8pSa9AHp/IQv2MnghCt9WDsWWyxjQJD66VP+LJDc6mTZ6vpSruKyQ=="
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  name {
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  name {
    value: "signedBy"
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