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    value: "hasAssertion"
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rows {
  name {
    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "hasProvenance"
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rows {
  name {
    value: "provenance"
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    value: "hasPublicationInfo"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "Nanopublication"
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    }
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    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
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    value: "3949"
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    value: "http://schema.org/"
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    value: "description"
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    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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    value: "https://fair2adapt.github.io/riomar-dashboard/"
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    value: "author"
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    id: 4
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    value: "0000-0002-1784-2920"
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    value: "contentUrl"
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    }
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    value: "creator"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
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    }
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  name {
    value: "dateCreated"
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rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    value: "dateModified"
  }
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    }
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      lex: "2026-03-20 18:12:17.330524+00:00"
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    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "Dashboard"
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    value: "license"
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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    }
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    }
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    value: "sdDatePublished"
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    }
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    id: 7
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    value: "Resource"
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    value: "WebService"
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    value: "MediaObject"
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    }
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  name {
    value: "7"
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    p_iri {
    }
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  quad {
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    }
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    }
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    }
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    }
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  quad {
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    }
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    }
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      name_id: 23
    }
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      lex: "2026-03-20 18:13:34.399299+00:00"
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    value: "Dataset"
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  quad {
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  quad {
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    }
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  prefix {
    value: "https://ror.org/https://pangeo-eosc-minioapi.vm.fedcloud.eu/afouilloux-dggs/sentinel_bbox_l20_pyramid.zarr/"
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    value: "https://schema.org/"
  }
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    value: "Product"
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    }
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  name {
    value: "identifier"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
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    value: "variableMeasured"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe/variable/"
  }
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  name {
    value: "1"
  }
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    p_iri {
    }
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    }
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rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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rows {
  name {
    value: "24600867-23ca-4b97-be14-3aa63883c056"
  }
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    value: "http://purl.org/wf4ever/ro#"
  }
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  name {
    value: "ResearchObject"
  }
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  quad {
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    }
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      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 13
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "07f5defd-f1cf-4fb0-9357-85ae9b9cdaaf"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Academia/ Research Institutions"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "FCID"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "0a4790e4-d676-41c8-9ecd-00b4e14f25a7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "HEALPix DGGS"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 38
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "normScore"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.098468271334792"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "score"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "0b970c6f-9b38-4681-80a8-9f6bdf42dbad"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Monitoring, evaluating and learning"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "0cc03d29-e002-41ed-a935-b1a30f3ee72d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 42
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "HEALPix DGGS approach"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "23.11046511627907"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "15.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "0d945038-74fe-4e61-a2c6-0f1cda02680e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate-ADAPT Adaptation Sectors"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "value"
  }
}
rows {
  name {
    value: "d7c49e61-598a-417e-bf50-cb2d1369cae2"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 45
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "0f2eeaa1-10e1-4668-ab22-ab95710b479b"
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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    value: "NASA"
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      lex: "France"
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    value: "Concept"
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    }
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    }
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      lex: "7.5"
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    }
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      lex: "Methodology"
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Computer systems"
    }
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    }
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    s_iri {
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    }
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      name_id: 14
    }
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      lex: "pyramid"
    }
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    }
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      name_id: 38
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "14.879649890590809"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
  }
}
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  name {
    value: "439e68c4-fd97-4911-a449-92fde5be0167"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "satellite"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 72
    }
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "8.251748251748252"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "44e1e98c-5d3b-4696-b751-4e3192b0001e"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Paris"
    }
  }
}
rows {
  quad {
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2968815"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 3
    }
    o_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Q90"
  }
}
rows {
  quad {
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "48f8b6de-a257-42ae-abe3-9cce8d512887"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "HEALPix Discrete Global Grid System"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "26.744186046511626"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.4"
    }
  }
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    value: "50078cf0-da70-47da-be78-c904a1615d16"
  }
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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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      lex: "visualization"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "6.013986013986014"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "52ee85ba-bed3-4767-a10d-1c85f0f50ba2"
  }
}
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  quad {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Normandie"
    }
  }
}
rows {
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    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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    }
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    value: "Q15878"
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    }
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    }
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      lex: "Mathematical Physics"
    }
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    }
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    value: "5792195a-c98a-4011-a246-25d657a4bc83"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "Social and information sciences"
    }
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    }
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    value: "58bd91c8-36c6-4cac-ae9a-e3943657bb9b"
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    }
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    }
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      lex: "Physics"
    }
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    }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Case Study"
    }
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    }
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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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    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
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    }
  }
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  name {
    value: "d0b1fdf1-e4a1-4c38-83bd-2bf2dc041f91"
  }
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    p_iri {
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    }
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    value: "64197c5f-fd4c-48f4-a3c4-172dc8c94e80"
  }
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  quad {
    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "computer science"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "30.17241379310345"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "65839311-316a-4db7-9da5-c01683d749b2"
  }
}
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Structural/physical: Ecosystem-based"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
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  name {
    value: "6c88b87d-b916-4fa8-a501-89430046d5d6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Discrete Global Grid System"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 38
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.472647702407002"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.7"
    }
  }
}
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  name {
    value: "72819f57-1497-497a-a514-249c00da9f0b"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "geometry"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "13.793103448275863"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "1.6"
    }
  }
}
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  name {
    value: "72c88da9-589e-40b5-8b92-38c8ce985ac2"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Information and Computing Sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 58
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7619efa8-1bf3-48b2-98c5-f8cb29a23fe7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 95
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Mathematical and computer sciences (general)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7acf7d02-54ab-4aaf-84a1-fff3e6ccc317"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "metadata"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 72
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "6.293706293706293"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 61
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "EU"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8695906c-290d-4371-8eaa-2bdaaa488a67"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "pyramid"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 72
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "12.167832167832167"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "878e6738-1488-412f-a8be-ca73bc9e0031"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 98
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "nested HEALPix"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "15.116279069767442"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8813d5f7-f765-4084-a18b-483fe5f384fb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 99
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geosciences (General)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "89b426e6-42f1-4e21-8e00-0ca070c48117"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 100
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "collection"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 72
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "4.895104895104895"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.5"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8b06729f-fb9f-47d5-86f4-e2665a06cb6a"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 101
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Engineering (General)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8cea309e-da5d-4dfd-a869-e83ba1e93baa"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 102
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "### FAIRification\n\n- Satellite imagery converted to DGGS using [xhealpixify](https://github.com/IAOCEA/xhealpixify)\n- Machine-actionable: `schema:ViewAction` links the dataset to the [FAIR2Adapt dashboard](https://fair2adapt.github.io/riomar-dashboard/) for interactive visualization at any zoom level\n- Metadata enriched with [I-ADOPT](https://i-adopt.github.io/) variable decomposition"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 103
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "23.014804845222073"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "17.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8f6388a4-e122-49c7-a049-a8dcff680d3c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 104
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "### Dataset\n\n- **Variable**: Band 02 (Blue, 490nm) top-of-atmosphere reflectance\n- **Spatial coverage**: Normandy, France (~48.5\302\260N\342\200\22349.5\302\260N, 0.5\302\260E\342\200\2231.5\302\260E)\n- **Grid**: HEALPix multiscale pyramid (11 levels)\n  - Finest: level 20 (nside=1,048,576, ~10m resolution, 208M cells)\n  - Coarsest: level 10 (nside=1,024, ~10km resolution)\n  - Resampling: mean aggregation between levels\n- **Format**: Cloud-optimized Zarr with nested HEALPix indexing on WGS84 ellipsoid"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 103
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "26.514131897711973"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "19.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8f70fa1e-78f1-48fa-8aec-d8d12f03cfad"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 105
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "User Needs (RAST)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 45
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "9302c133-94bd-41aa-b3f3-74eaae5f1269"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      name_id: 106
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "Nanotechnology"
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    value: "IPTC"
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    }
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      lex: "Science and technology/Technology and engineering/Micro science/Nanotechnology"
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      lex: "13.426573426573427"
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      lex: "9.6"
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    value: "a018a7fd-ffd5-489d-8697-7e44cb075fcb"
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    }
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      lex: "Knowledge Sector (EEA)"
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      lex: "IPCC"
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    }
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    }
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      lex: "European Continent"
    }
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    }
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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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      lex: "reflectivity"
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    }
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    }
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      lex: "7.972027972027972"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "5.7"
    }
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    value: "b2cb79da-12ec-46a1-aabd-14200148862f"
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      lex: "Documentation and information science"
    }
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    value: "b45dfe30-5e7b-4426-97ef-fe8ca2a0177b"
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    }
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      lex: "dataset"
    }
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    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 39
    }
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      lex: "13.006993006993008"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.3"
    }
  }
}
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  name {
    value: "b69951e8-d844-4d69-907a-67c3719c1cb8"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Numerical and Computational Mathematics"
    }
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    }
  }
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    value: "b7bfa001-aa6d-4ac7-9f8d-9e14ee7e6d80"
  }
}
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Policy Scale"
    }
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}
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    value: "e43903bd-373d-4c26-a5d0-511bfccaf899"
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    p_iri {
      name_id: 45
    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "b881003d-10a9-45c6-90ea-e2afe20dcb7f"
  }
}
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    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Normandie"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 3
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "10.48951048951049"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "bec04308-e19d-40ef-b2ff-e35d92bb2139"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 122
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "FAIR2Adapt \342\200\224 Sentinel-2 B02 reflectance on HEALPix DGGS (multiscale pyramid) Sentinel-2 Level-1C satellite observation converted to a HEALPix Discrete Global Grid System (DGGS) multiscale pyramid, covering a region in **Normandy, France** (Seine Valley, between Rouen and Paris)"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 103
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "50.47106325706594"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "37.5"
    }
  }
}
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  name {
    value: "bfc3d109-03b5-44f8-9a32-4a5de28e2230"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Statistics"
    }
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    }
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      prefix_id: 3
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c05dae98-4cd8-4d33-9132-d63c90252db8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 124
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "information technology"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "27.586206896551726"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "c187feb8-6b23-4606-8ece-d7411d58250e"
  }
}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Engineering"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c62ef240-0673-45a2-8179-65f1ca501cc5"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "France"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 38
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.691466083150983"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c8e9b079-30a4-458b-923f-74721d285f42"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 127
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Earth resources and remote sensing"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 112
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate change impacts, risks and adaptation"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
}
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Physical and Technological"
    }
  }
}
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  quad {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 36
    }
  }
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  name {
    value: "d0b8d9a9-545e-4c1f-8646-d8be1a0a1732"
  }
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  quad {
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Physical Sciences"
    }
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}
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  quad {
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 3
      name_id: 58
    }
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  name {
    id: 1
    value: "d0c56464-ad58-48c7-b7fc-f7b997a0ae49"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "http"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 3
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    }
  }
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    }
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      lex: "16.192560175054705"
    }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "7.4"
    }
  }
}
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  name {
    id: 3
    value: "d4e28025-7161-48d1-bbc2-2a8666e4365a"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
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    value: "ebe87807-5b8f-4e4d-ab5d-757579a8caae"
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    }
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      lex: "Science and technology/Technology and engineering/IT-computer sciences"
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  quad {
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    value: "fa136ce3-a19a-4ec4-8076-f3ccb2bc6b7c"
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    }
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  name {
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    value: "fe01d336-4365-4c67-939a-adaf34603691"
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    }
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      lex: "Sentinel-2 Level-1C satellite observation converted to a HEALPix Discrete Global Grid System (DGGS) multiscale pyramid, covering a region in **Normandy, France** (Seine Valley, between Rouen and Paris).\n\n### Dataset\n\n- **Variable**: Band 02 (Blue, 490nm) top-of-atmosphere reflectance\n- **Spatial coverage**: Normandy, France (~48.5\302\260N\342\200\22349.5\302\260N, 0.5\302\260E\342\200\2231.5\302\260E)\n- **Grid**: HEALPix multiscale pyramid (11 levels)\n  - Finest: level 20 (nside=1,048,576, ~10m resolution, 208M cells)\n  - Coarsest: level 10 (nside=1,024, ~10km resolution)\n  - Resampling: mean aggregation between levels\n- **Format**: Cloud-optimized Zarr with nested HEALPix indexing on WGS84 ellipsoid\n\n### FAIRification\n\n- Satellite imagery converted to DGGS using [xhealpixify](https://github.com/IAOCEA/xhealpixify)\n- Machine-actionable: `schema:ViewAction` links the dataset to the [FAIR2Adapt dashboard](https://fair2adapt.github.io/riomar-dashboard/) for interactive visualization at any zoom level\n- Metadata enriched with [I-ADOPT](https://i-adopt.github.io/) variable decomposition\n\n### Context\n\nPart of the [FAIR2Adapt](https://fair2adapt.eu) project, demonstrating that the HEALPix DGGS approach works for both ocean model outputs and Earth observation data. The multiscale pyramid enables efficient visualization from global overview to full 10m resolution."
    }
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    value: "6a6108bd-3d26-4327-8a3a-21e63de2a643"
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    o_iri {
    }
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    value: "98ec3699-0793-4cb8-aea9-f287fe8150ac"
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  name {
    value: "identifier"
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      lex: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe"
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    value: "license"
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    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
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  quad {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "FAIR2Adapt \342\200\224 Sentinel-2 B02 reflectance on HEALPix DGGS (multiscale pyramid)"
    }
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    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
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      lex: "MANUAL"
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  name {
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    value: "0a4790e4-d676-41c8-9ecd-00b4e14f25a7"
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    o_iri {
      name_id: 47
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    value: "0d945038-74fe-4e61-a2c6-0f1cda02680e"
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  quad {
    o_iri {
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    value: "0f2eeaa1-10e1-4668-ab22-ab95710b479b"
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    value: "ForkedRO"
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    value: "ExecutableResearchObject"
  }
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
  }
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    value: "wasDerivedFrom"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/"
  }
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    }
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    value: "https://schema.org/"
  }
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    value: "isRelatedTo"
  }
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rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://ror.org/https://pangeo-eosc-minioapi.vm.fedcloud.eu/afouilloux-dggs/sentinel_bbox_l20_pyramid.zarr/"
  }
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    value: "7"
  }
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    }
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    value: "template"
  }
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      name_id: 74
    }
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      lex: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#ExecutableResearchObjectTemplate"
    }
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  prefix {
    id: 8
    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
  }
}
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  name {
    id: 61
    value: "cite-as"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 61
    }
    o_literal {
      lex: "Fouilloux, Anne. \"FAIR2Adapt \342\200\224 Sentinel-2 B02 reflectance on HEALPix DGGS (multiscale pyramid).\" ROHub. Feb 20 ,2026. https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe."
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe/action/"
  }
}
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    value: "view-dashboard"
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    value: "ViewAction"
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    }
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rows {
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    value: "instrument"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 5
    value: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe/resources/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 45
    value: "28b45eca-cdc3-4f94-8434-ddc41314e09d"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "View Sentinel-2 data in FAIR2Adapt Dashboard"
    }
  }
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  name {
    id: 103
    value: "object"
  }
}
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  name {
    id: 56
    value: "337abfb6-b433-4c3e-98bb-1dacbc0c7770"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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  name {
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    value: "urlTemplate"
  }
}
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    p_iri {
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      name_id: 70
    }
    o_literal {
      lex: "https://fair2adapt.github.io/riomar-dashboard/#{dataset_url}"
    }
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  prefix {
    id: 9
    value: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe/claim/"
  }
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rows {
  name {
    id: 112
    value: "1"
  }
}
rows {
  name {
    id: 89
    value: "Claim"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
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rows {
  name {
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    value: "text"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The Sentinel-2 Level-1C satellite observation can be converted to a HEALPix DGGS multiscale pyramid, enabling efficient visualization from global overview to 10m resolution."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 46
    value: "10"
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The HEALPix DGGS multiscale pyramid allows for efficient visualization of Sentinel-2 Level-1C satellite data from global overview to 10m resolution."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 120
    value: "2"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 120
    }
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The Sentinel-2 Level-1C satellite observation is converted to a HEALPix DGGS multiscale pyramid, covering a region in Normandy, France, with a spatial coverage of ~48.5\302\260N\342\200\22349.5\302\260N, 0.5\302\260E\342\200\2231.5\302\260E."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 36
    value: "3"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 36
    }
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The HEALPix multiscale pyramid has 11 levels, with the finest level having a resolution of approximately 10 meters and the coarsest level having a resolution of approximately 10 kilometers."
    }
  }
}
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  name {
    id: 107
    value: "4"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 107
    }
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "Mean aggregation between levels is used for resampling in the HEALPix multiscale pyramid."
    }
  }
}
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  name {
    value: "5"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The dataset is stored in a Cloud-optimized Zarr format with nested HEALPix indexing on the WGS84 ellipsoid, enabling efficient data retrieval and visualization."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 38
    value: "6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The Sentinel-2 Level-1C satellite observation was successfully converted to a HEALPix Discrete Global Grid System (DGGS) multiscale pyramid using the xhealpixify tool."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 84
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The dataset is machine-actionable, allowing for interactive visualization at any zoom level through the FAIR2Adapt dashboard."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 43
    value: "8"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 43
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "I-ADOPT variable decomposition is applied to the metadata of the Sentinel-2 Level-1C satellite observation dataset."
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 39
    value: "9"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 39
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 89
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 72
    }
    o_literal {
      lex: "The HEALPix Discrete Global Grid System (DGGS) can be applied to both ocean model outputs and Earth observation data, such as Sentinel-2 Level-1C satellite observations, for efficient visualization and analysis."
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe/folders/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 29
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://purl.org/wf4ever/wf4ever#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Folder"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 40
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 54
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://fair2adapt.github.io/riomar-dashboard/"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 30
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 27
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 13
    value: "https://w3id.org/sciencelive/np/"
  }
}
rows {
  name {
    id: 48
    value: "RA2Cp-j2iDsRzhpuoyq6rqhZCjCV6GFX3qOmt68irgRRs"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 58
    value: "RA4unVW6jtvBeBsMW_XM69mXq-umYgZ35GA3TT4DtoJcw"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 58
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "RA6lk8d22TSZCdI2WnnZXAm2aO5JMvaEVM1zlpR6BdaLM"
  }
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    value: "https://w3id.org/iadopt/ont/"
  }
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    value: "Variable"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/fdc1c071-76d7-44df-a565-8217ebcc59fe/variable/1/"
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