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    value: "assertion"
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    value: "name"
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    value: "normScore"
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    }
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    value: "score"
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      lex: "water datum"
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    value: "Phrase"
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    }
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    }
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    }
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    value: "Domain"
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    value: "FCID"
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    value: "value"
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    value: "82b698e9-d315-439a-aa11-d19109562ba6"
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    value: "137cb470-da60-46a9-9ff8-94a678c0fcd3"
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    }
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      lex: "IPCC"
    }
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  quad {
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    }
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    }
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    value: "1d975c09-316b-4272-bfc7-1775c27800e8"
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    }
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      lex: "Weather"
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    value: "IPTC"
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    value: "path"
  }
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    value: "1ef7e9c6-789e-40dc-b9ea-b56934d8a6d2"
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      lex: "Environmental Science and Management"
    }
  }
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    value: "FieldOfResearch"
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    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "Climate-ADAPT Adaptation Sectors"
    }
  }
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    value: "518771bb-68fc-4a85-98a6-109b1df5b33e"
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    }
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    }
  }
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    value: "2bf0300f-d2c5-4194-bcfc-2106dd80f789"
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    s_iri {
    }
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    }
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      lex: "research"
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    }
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      name_id: 17
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.141206675224646"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.9"
    }
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  name {
    value: "2d475e77-5064-4fe8-8b2e-6ccea2b5616c"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "aim"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Concept"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 39
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "6.553079947575361"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.0"
    }
  }
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  name {
    value: "350ad75c-7130-430c-80a6-a58dc004a81c"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "notebook"
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "7.732634338138926"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "5.9"
    }
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    value: "40634f99-6f69-477b-9a9b-153f90dd7cfa"
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      lex: "Environmental Sciences"
    }
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    value: "494032ff-d1d8-46eb-97ca-8ec706a427a4"
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      lex: "European Continent"
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    value: "4f05fe6d-4b97-4091-9c7c-633cfa64af07"
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    }
    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "tool in r"
    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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      lex: "tool"
    }
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    }
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      lex: "18.485237483953785"
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    }
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      lex: "Environmental Data Science book"
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      lex: "tool"
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    }
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      lex: "17.95543905635649"
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      lex: "Geosciences (General)"
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    value: "NASA"
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    }
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    }
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      lex: "none"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Book industry"
    }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "Economy, business and finance/Economic sector/Media/Book industry"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "No policy or regulation"
    }
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  }
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    }
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    }
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      lex: "Funding"
    }
  }
}
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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    value: "d37ec71e-eb34-4808-b710-d9887ccad69a"
  }
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    }
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    }
  }
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  }
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      lex: "Storms"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Geographical Scope"
    }
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    }
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      lex: "Language"
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Culture/Language"
    }
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    value: "93d9ed2c-fc3b-47d7-bf35-26ce864cb6b0"
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Engineering (General)"
    }
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    }
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    }
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    value: "96187e99-c1c0-49f0-908e-6a824b45c32f"
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    }
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    }
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      lex: "Weather phenomena"
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    }
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    }
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    value: "9a3ac288-f92d-4a7f-b69d-ccce57c4773b"
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      lex: "Knowledge Sector (EEA)"
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    }
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    }
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    value: "acc1a9b7-f394-40df-bed6-7a3b5872fddc"
  }
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    }
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    }
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      lex: "Geosciences"
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    }
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Using a robust data pipelining tool in R to build a reproducible hurricane data visualization with multi-agency water data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book The research object refers to the Using a robust data pipelining tool in R to build a reproducible hurricane data visualization with multi-agency water data notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
  }
}
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    value: "Sentence"
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      lex: "100.0"
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    }
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    value: "bba9794f-f928-45ac-b8fb-1c1e434cb003"
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    }
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    }
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    value: "bcf82b79-374e-4be7-ae7b-70b47805dfdd"
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    }
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    }
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      lex: "Academia/ Research Institutions"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "fact"
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "21.62516382699869"
    }
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    }
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      lex: "16.5"
    }
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    value: "bf3603c2-d9a3-4a74-a2d3-ea9ce3844b74"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Key Type Measures"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
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  name {
    value: "bf4c8a66-4f6c-4cc6-8733-83a7fe734d47"
  }
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  quad {
    s_iri {
      name_id: 75
    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Stakeholders"
    }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 25
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
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  quad {
    s_iri {
      name_id: 61
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Academic/ Institutional"
    }
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  quad {
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    }
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      name_id: 25
    }
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  name {
    value: "d885c7bc-552a-4c1a-b2d5-c3ed7073161b"
  }
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  quad {
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    }
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    }
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      lex: "data"
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      name_id: 39
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "16.775884665792923"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.8"
    }
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  name {
    value: "db8537ff-2924-48fa-a14f-4c7a0f95d7c9"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 77
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "User Needs (RAST)"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "e533ff7c-c7cf-4be2-b05a-163dcfe33073"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "de352a56-40df-40c1-a864-ef2f4990fca6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "pipelining"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 17
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.708600770218228"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "e379293f-2903-4daf-8dc7-5e9057a2fe97"
  }
}
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    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
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  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.91142490372272"
    }
  }
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    }
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      lex: "8.5"
    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Preparing the ground"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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    value: "ef8ff12f-2854-44ec-ae1f-4bdd70db24bf"
  }
}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "datum"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "22.0795892169448"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "17.2"
    }
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  name {
    value: "fc1ef5ed-1891-4b66-9a06-8bb29a5ebbfe"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "Climate Hazard"
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    }
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      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
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  name {
    value: "ff361aa1-ff53-4450-b1af-1013740a9ae0"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "pipeline processing"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 39
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 18
    }
    o_literal {
      lex: "11.926605504587156"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "9.1"
    }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/f4cfe8f4-abcc-41b0-9c8d-8a01bed66730/"
  }
}
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  name {
    value: "about"
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 2
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 84
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
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  name {
    value: "author"
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  prefix {
  }
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rows {
  name {
    value: "mailto:environmental.ds.book@gmail.com"
  }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 85
    }
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      prefix_id: 8
    }
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    value: "contentSize"
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    }
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      lex: "0"
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    value: "contentUrl"
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    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/f4cfe8f4-abcc-41b0-9c8d-8a01bed66730/crate/download/"
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    value: "creator"
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "dateCreated"
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  quad {
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    value: "dateModified"
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    }
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  name {
    value: "datePublished"
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    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-07 19:52:30.693118+00:00"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "The research object refers to the Using a robust data pipelining tool in R to build a reproducible hurricane data visualization with multi-agency water data notebook published in the Environmental Data Science book."
    }
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  name {
    value: "encodingFormat"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 93
    }
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      lex: "application/ld+json"
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    value: "hasPart"
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/f4cfe8f4-abcc-41b0-9c8d-8a01bed66730/folders/"
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  name {
    value: "0d3f4801-d1c2-44e1-b6c6-29f328db0035"
  }
}
rows {
  quad {
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      lex: "Community, Environmental Data Science Book. \"Using a robust data pipelining tool in R to build a reproducible hurricane data visualization with multi-agency water data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book.\" ROHub. Dec 07 ,2025. https://w3id.org/ro-id/f4cfe8f4-abcc-41b0-9c8d-8a01bed66730."
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    value: "CreativeWork"
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      lex: "Environmental Data Science Book Community"
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    value: "Agent"
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    value: "https://w3id.org/np/RATbdSctGAwPZRz2UxnNG4Y3bo2MTFRezywvzfZxPB5-Y/"
  }
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  }
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    value: "created"
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      lex: "2026-05-12T13:09:26.235+02:00"
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    }
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  }
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    value: "RoCrateBot"
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    }
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    }
  }
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  }
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  name {
    value: "introduces"
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  }
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    value: "FAIRDigitalObject"
  }
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  quad {
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    }
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "RoCrateNanopub"
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    o_iri {
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    }
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rows {
  prefix {
    id: 9
    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
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  name {
    value: "label"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 9
    }
    o_literal {
      lex: "Using a robust data pipelining tool in R to build a reproducible hurricane data visualization with multi-agency water data (Jupyter Notebook) published in the Environmental Data Science book"
    }
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rows {
  name {
    value: "sig"
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    value: "hasAlgorithm"
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      prefix_id: 10
    }
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      prefix_id: 4
    }
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      lex: "RSA"
    }
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}
rows {
  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "CY0ie5sBmBEHpgVhUnmIdS/mLTo6JajCAXq1s5b1qdEr3hPtN3+w+h5wNFQkKunRCubYV2HJNFOY81vHQVZUmGqB0qx1ooVC1QwkfBktoCYAgsscqntxC3npqoLts2cAnLoHAZJ/leoY9ofxGnnfxWTpq01BJ5s0xY/+oJ3bb/NV87qEQZHDYLFxNKnMWOyb3HOqX76NFtUkl0H2DC1qKyAqqKh+6JEqMqpqtQ+JRi1RllzpPQrXriTFCyGqtQXmywxwDHa826ia8shkObsiFdkdTHhvwSelLdpWz3iDa9qeHTd6Wl+loaLB3WOJNa6TqiKvYpFQsmnRBvrwgmTtiw=="
    }
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}
rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "signedBy"
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}
rows {
  quad {
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