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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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    value: "2919"
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    }
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    }
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      lex: "Earth observation"
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    value: "author"
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    value: "mailto:environmental.ds.book@gmail.com"
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    value: "contentUrl"
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    }
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    value: "dateCreated"
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    }
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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    value: "sdDatePublished"
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    value: "BibliographicResource"
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    value: "MediaObject"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Towards detecting floating objects on a global scale with learned spatial features using sentinel 2"
    }
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    }
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    }
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    o_iri {
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    }
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    value: "https://doi.org/10.5281/"
  }
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    value: "zenodo.5827376"
  }
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      prefix_id: 4
    }
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    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5827376"
    }
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    p_iri {
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:34.662177+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:45.435827+00:00"
    }
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains input analysis-ready input images used in the Jupyter notebook of Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
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      prefix_id: 5
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Input images"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:34.662177+00:00"
    }
  }
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  name {
    value: "Dataset"
  }
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      prefix_id: 6
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    }
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      name_id: 32
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 28
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "zenodo.5911143"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
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      lex: "https://doi.org/10.5281/zenodo.5911143"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_iri {
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      name_id: 20
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:38.160206+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:52.658455+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Contains outputs, (predictions and interactive figure), generated in the Jupyter notebook of Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Outputs"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:38.160206+00:00"
    }
  }
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    }
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    o_iri {
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    }
  }
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    value: "https://edsbook.org/gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/"
  }
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    value: "notebook.html"
  }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "https://edsbook.org/gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/notebook.html"
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:52.095424+00:00"
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    }
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    value: "encodingFormat"
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    }
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      lex: "text/html"
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Online rendered version of the Jupyter notebook"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:52.095424+00:00"
    }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "publication"
  }
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  quad {
    o_iri {
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/"
  }
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    value: "conda-linux-64.lock"
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/conda-linux-64.lock"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:54.901085+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:48.148379+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64 OS of the Jupyter Book hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for linux-64"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:54.901085+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
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    value: "conda-osx-64.lock"
  }
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    }
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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://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/conda-osx-64.lock"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:56.332731+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:45.561179+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Lock conda file for osx-64 OS of the Jupyter Book hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Lock conda file for osx-64"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:16:56.332731+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "requirements.txt"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/blob/main/.lock/requirements.txt"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:27:45.283002+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:45.892002+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Pip requirements file containing libraries to install after conda lock"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "text/plain"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Pip requirements for lock conda environments"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:27:45.283002+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/.binder/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "environment.yml"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/.binder/environment.yml"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:32:03.379546+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:48.262597+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment when user want to have the same libraries installed without concerns of package versions"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-31 11:32:03.379546+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "notebook.ipynb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 41
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 19
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/eds-book-gallery/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9/main/notebook.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:32.857476+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:47.437056+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter Notebook hosted by the Environmental Data Science Book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 26
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:32.857476+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 28
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "http://w3id.org/ro/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "earth-scienceJupyterNotebook"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://schema.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "softwareRequirements"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "83b2492d-b4bb-4f8c-acc9-775e288a971c"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 2
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "71aafd8b-82ef-447c-946c-07f6c7a474f3"
  }
}
rows {
  name {
    value: "geo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "b410e1d4-75b9-4435-9372-1f33f91a3e19"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "identifier"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "71aafd8b-82ef-447c-946c-07f6c7a474f3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "a4b6e401-96e0-4174-915f-a8beae12e992"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "GeoShape"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 47
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "bfe5fd5e-b370-46ae-a606-c3a94c881fc8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "e7825b03-4d0d-4977-9808-5e13b6c6d212"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 54
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 51
    }
    o_literal {
      lex: "26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "f1123c22-0876-4a61-a468-9c3dbd0914b6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 55
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 46
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "f1123c22-0876-4a61-a468-9c3dbd0914b6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "f9981789-b486-43b3-8716-89996c8cecbf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 56
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "f9981789-b486-43b3-8716-89996c8cecbf"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "ff8f3b73-8e5f-4b71-a73e-4a46b66761a7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 48
    }
    o_literal {
      lex: "ff8f3b73-8e5f-4b71-a73e-4a46b66761a7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 49
    }
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rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "doi"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 58
    }
    o_literal {
      lex: "https://doi.org/10.24424/cq0k-h769"
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    value: "http://purl.org/wf4ever/roevo#"
  }
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    value: "isFinalized"
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      lex: "False"
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    value: "isSnapshotOf"
  }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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  name {
    value: "b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a9"
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  name {
    value: "snapshotedAtTime"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 10
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:52.751237+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "snapshotedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "about"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      name_id: 12
    }
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  quad {
    o_iri {
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  quad {
    o_iri {
    }
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    value: "mailto:https://orcid.org/"
  }
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    value: "0000-0002-9480-7387"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  name {
    value: "0000-0003-0808-3480"
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "contentLocation"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    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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    }
    o_literal {
      lex: "1818450"
      datatype: 1
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/crate/download/"
    }
  }
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rows {
  name {
    value: "contributor"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "mailto:https://github.com/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "acocac"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 69
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "copyrightHolder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 20
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      name_id: 22
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:18.008253+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2024-03-05 12:17:35.222594+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "datePublished"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "2022-01-28 16:07:18.008253+00:00"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
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}
rows {
  name {
    value: "hasPart"
  }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/folders/"
  }
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  name {
    value: "4695b103-c3b9-4168-b836-e66f9b08c01d"
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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}
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  name {
    value: "a57ba440-860a-472a-a8f7-596206b13165"
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    }
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}
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  name {
    value: "b6d0a5af-bea5-45fe-9160-f75847afa153"
  }
}
rows {
  quad {
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    o_literal {
      lex: "Raquel Carmo, Jamila Mifdal, and Alejandro Coca-Castro. \"Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Jan 28 ,2022. https://doi.org/10.24424/cq0k-h769."
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  quad {
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    o_literal {
      lex: "input"
    }
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    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
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    value: "Folder"
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      lex: "tool"
    }
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    }
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    id: 9
    value: "https://210507-004.oceansvirtual.com/view/content/skdwP611e3583eba2b/"
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    id: 7
    value: "https://doi.org/10.5194/"
  }
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    }
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      lex: "biblio"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "output"
    }
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/resources/"
  }
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    id: 12
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  quad {
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    }
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    }
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      prefix_id: 12
    }
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}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 68
    }
    o_literal {
      lex: "1799691"
      datatype: 1
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/resources/d5cbc677-05e5-482d-a591-f08ef03c0e81/download/"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 20
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "2023-03-05 21:59:06.519381+00:00"
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-20 16:23:46.790872+00:00"
    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "image/png"
    }
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  prefix {
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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    p_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "sketch_680px.png"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2023-03-05 21:59:06.519381+00:00"
    }
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rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
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  name {
    value: "Sketch"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "ro-crate-metadata.json"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 4
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 1
    value: "conformsTo"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/ro/crate/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 3
    value: "1.1"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      prefix_id: 4
      name_id: 1
    }
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      prefix_id: 2
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 5
    value: "CreativeWork"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 5
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/b34facfa-cea8-48f5-89f6-f11ce00812a/"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 6
    value: "http://www.opengis.net/ont/geosparql#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "asWKT"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 118
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((26.521543885417145 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.03722381230471, 26.52744474524991 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.04105711064335, 26.521543885417145 39.03722381230471))"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Geometry"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "http://www.opengis.net/ont/sf#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Polygon"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "19f9ef3f-8678-48f5-a9ac-cf364939dcda"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-43.2315509040757 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.80675019122663, -43.02418396071632 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.678831998280632, -43.2315509040757 -22.80675019122663))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 119
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((-86.82548387 20.977342054, -86.751891297 20.977342054, -86.751891297 21.033273193, -86.82548387 21.033273193, -86.82548387 20.977342054))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "POLYGON ((119.12620106576212 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.27393119797617, 119.19563809273966 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.30980175207518, 119.12620106576212 39.27393119797617))"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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rows {
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 121
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/ro-id/communities/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 83
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Computational notebooks community focused on Environmental Data Science"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 11
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "environmental.ds.book@gmail.com"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science Book Community"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 4
    value: "url"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 4
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/alan-turing-institute/environmental-ds-book/issues/new/choose"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 10
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 82
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 12
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 86
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "object"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 27
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "11.76470588235294"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 36
    value: "score"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 87
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Book industry"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 42
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 88
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Sentinel-2"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "17.521902377972463"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "14.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "object"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "9.431345353675452"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 90
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 47
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 47
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "56.45645645645645"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "56.4"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 91
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "communications and radar"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 51
    value: "NASA"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 51
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5148147940635681"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 92
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Literature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Literature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 93
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detection"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "15.395284327323164"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "11.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "16.02002503128911"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "12.8"
    }
  }
}
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    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 95
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "refer to the detecting"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Phrase"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 52
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "1.7293997965412005"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "1.7"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.891113892365455"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 47
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "43.54354354354354"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "43.5"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 98
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "geology"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "FieldOfResearch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5625630021095276"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 99
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Education"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Education"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 100
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "13.642052565707132"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.9"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 101
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.891113892365455"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "learning"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "10.540915395284328"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "7.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 103
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "detecting"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "15.269086357947433"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "12.2"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Language"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 42
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "34.28280773143439"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "33.7"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "14.147018030513175"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "10.2"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 107
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "engineering"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 51
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5148147940635681"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 108
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "imagery notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "43.336724313326556"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "42.6"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 109
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.621359223300972"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 110
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "physical object"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "11.511789181692096"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "8.3"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 111
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Data Science book"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "15.259409969481181"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "15.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "earth sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 53
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "0.5625630021095276"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 113
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "12.621359223300972"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 114
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "publishing"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Domain"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 27
    }
    o_literal {
      lex: "100.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
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}
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    value: "Person"
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    value: "affiliation"
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      lex: "The Alan Turing Institute"
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    o_literal {
      lex: "Alejandro Coca-Castro"
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      lex: "European Space Agency \316\246-lab"
    }
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    }
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    value: "mailto:service-account-enrichment"
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    }
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      lex: "service-account-enrichment"
    }
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    value: "https://w3id.org/np/RAG0f0zUAgsgP3c6SEmGFX5_z0QAI_XPmiw_uUM-Gx-Qo/"
  }
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    value: "assertion"
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/crate/download/"
  }
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    value: "provenance"
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  quad {
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    value: "https://w3id.org/np/"
  }
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    value: "RAG0f0zUAgsgP3c6SEmGFX5_z0QAI_XPmiw_uUM-Gx-Qo"
  }
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    id: 5
    value: "http://purl.org/dc/terms/"
  }
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    value: "created"
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
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  name {
    id: 16
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    }
    o_literal {
      lex: "2026-05-11T16:12:42.902+02:00"
      datatype: 2
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    }
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  prefix {
    id: 14
    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
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    value: "RoCrateBot"
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    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
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  name {
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    value: "introduces"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/1332a0b9-94f4-4f2c-a4dc-d52e99e1d61a/"
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  quad {
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    value: "https://w3id.org/fdof/ontology#"
  }
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  name {
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    value: "RoCrateNanopub"
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    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
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  name {
    value: "label"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Detecting floating objects using deep learning and Sentinel-2 imagery (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book - snapshot"
    }
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  name {
    value: "sig"
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  name {
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    value: "hasAlgorithm"
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
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  name {
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    value: "hasPublicKey"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 71
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
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  }
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  name {
    value: "hasSignature"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "S1YDAECF0K1QzQZpP+lkQTKe2M1eW9sT9ajIHPaESm8JDJiuezYltcdt0MujLD/B56Aw6MwP9W34l0ldneBpocGQrJla7mgSewxDvvKL02ycuZWwg/1k+EL4YGw0pwXqpJCg8KxC4yqw1t2Z+lg5q8hLZ54dQYGOu22wyr/l3h8o3ixUhWj/kTC4xiaRH4sa14BIGiz79pEDyRH5CG4l7k4b+3Z4kNneOxwYofUYJ/B1P5aozHio2C1V8fV56kuoNhC831eP22kiJ9zBclGMsxNXkn6I3mVCAAs0XYoWVw+CrcStqdEIfIx+rf4YRkXjRC01RlpqdRXWKeaBZiQOKQ=="
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  }
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rows {
  name {
    id: 48
    value: "hasSignatureTarget"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    o_iri {
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  name {
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