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    value: "assertion"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "3949"
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    value: "name"
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      lex: "none"
    }
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    id: 7
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
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    value: "FCID"
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    value: "0319dbb5-13ca-4eee-acdc-144f9ac44e13"
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      lex: "Physical Geography and Environmental Geoscience"
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    value: "FieldOfResearch"
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    value: "Concept"
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    value: "normScore"
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    }
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      lex: "14.345991561181432"
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    value: "score"
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    }
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      lex: "10.2"
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    value: "0c74fb3a-c6b5-4e89-9a07-05a74115af86"
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      lex: "geophysics"
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    value: "Domain"
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}
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  quad {
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    }
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      lex: "65.71428571428571"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "2.3"
    }
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    value: "0cafb5f3-919e-4231-a287-706a898f37e6"
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    }
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      lex: "Weather"
    }
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    value: "IPTC"
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    }
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    }
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  name {
    value: "path"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
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    value: "1084b901-d954-4b0c-b61f-90eed42e8dfd"
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      lex: "Intergovernmental Panel on Climate Change"
    }
  }
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    value: "Organization"
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    }
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    value: "wikidata"
  }
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    value: "https://www.wikidata.org/wiki/"
  }
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    value: "Q171183"
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    }
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    value: "15a16fe3-5012-4e69-b828-8df11a45ca77"
  }
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    }
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      lex: "Local policy"
    }
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    }
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    }
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  name {
    value: "15a97d12-f5a1-406a-b3ca-2108ae7b6ad3"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Knowledge Sector (EEA)"
    }
  }
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    }
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  name {
    value: "value"
  }
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  name {
    value: "7fc7b719-31d2-41dd-a793-b6e8b2aeadd9"
  }
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    p_iri {
      name_id: 37
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
    }
  }
}
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  name {
    value: "1b527529-9e59-4541-b16b-d8565de1db76"
  }
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rows {
  quad {
    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Physical and Technological"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1ea4dd69-8a06-46e1-a073-f860d0707380"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 40
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Szombathely"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Place"
  }
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rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "geonames"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://www.geonames.org/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "3044310"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Q42007"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 33
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 44
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "222e711a-6144-478a-b5dd-220798a30ef7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Academia/ Research Institutions"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "25613775-0359-4e6a-9377-6710071485f0"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "pipeline"
    }
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    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.31364275668073"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.2"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2a7acc64-6b21-4ef1-af51-3299eb5663e0"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "flood risk"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Lemma"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "11.29032258064516"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.2"
    }
  }
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  name {
    value: "2abbebf5-745f-4131-9aaf-b08b71498817"
  }
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    s_iri {
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      name_id: 49
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "job market"
    }
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    }
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    }
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      lex: "34.285714285714285"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "1.2"
    }
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    value: "326d4ac1-2b2e-41a0-b699-fac129b45eea"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "ellipsoid"
    }
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    }
  }
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    }
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      lex: "7.735583684950773"
    }
  }
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    p_iri {
    }
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      lex: "5.5"
    }
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    value: "33e67624-a1b0-412e-bfd6-e2572ba1b3c4"
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    }
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      lex: "column mapping"
    }
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    value: "Phrase"
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "12.14470284237726"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
  }
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  name {
    value: "34c00247-c3a2-4e5a-a2a1-f6858aa6ce2a"
  }
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "FAIR2Adapt \342\200\224 Hamburg Pluvial Flood Risk Assessment (CS3) **Urban pluvial flood risk assessment for Hamburg** using the IPCC risk framework (Risk = Hazard \303\227 Exposure \303\227 Vulnerability)"
    }
  }
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  name {
    value: "Sentence"
  }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "37.3"
    }
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    value: "36a39113-9b0c-4639-a3f8-a8eddd83e623"
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    }
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    }
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      lex: "Intergovernmental Panel on Climate Change"
    }
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    }
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    }
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      lex: "6.61040787623066"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
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    value: "49ceaf5e-e742-44ed-9ffe-8a0c33b0cd48"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Funding"
    }
  }
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  quad {
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    }
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    }
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    value: "f1eb46c4-7456-44f1-88f2-7e35b8ea3749"
  }
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    }
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    }
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    value: "4a7a8d75-297a-4957-b65d-5a276a9fbb04"
  }
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    }
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    }
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      lex: "von Szombathely"
    }
  }
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    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "11.627906976744185"
    }
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    }
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      lex: "4.5"
    }
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    value: "50626089-38ed-401e-a0c5-6681f357b12f"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Meteorology and climatology"
    }
  }
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  name {
    value: "NASA"
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "528f2abc-88f7-45a2-9b5a-7e133069ef80"
  }
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    }
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    }
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      lex: "Case Study"
    }
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "5d189156-2974-453c-8352-78c200a7c058"
  }
}
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Policy Scale"
    }
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    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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    value: "6030560f-de88-4008-888e-b00c42b7b5a8"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Atmospheric Sciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
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    }
  }
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    value: "6592518a-b7d6-4658-98d5-243233e07ce6"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate change"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 29
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Climate change"
    }
  }
}
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  name {
    value: "66b3f41f-1d8f-4a24-a2dd-297449b82f29"
  }
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    s_iri {
      prefix_id: 5
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Jewellery"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 29
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Arts, culture and entertainment/Arts and entertainment/Fashion/Jewellery"
    }
  }
}
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  name {
    value: "68ca2cf6-c148-401c-bf3e-41495a015578"
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "none"
    }
  }
}
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 19
    }
  }
}
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  name {
    value: "6d841118-8469-4a83-a54b-f7ad6b737874"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 67
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "exposure"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 23
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.172995780590716"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "711f55f9-fe40-4c5a-960d-db871a417887"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 68
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Szombathely"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 48
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "13.978494623655912"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.2"
    }
  }
}
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  name {
    value: "785fca2a-fb44-4dcb-8450-c4bded6b163d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 69
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "I-ADOPT"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "10.75268817204301"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.0"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Extreme weather: floods, droughts, heatwaves"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 19
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "801a2f77-2363-43d2-bcba-00bdb7fc3019"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 70
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "risk"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "17.741935483870968"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "802ad2c3-f000-48a4-9815-de8331baac19"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 71
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geophysics"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 21
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "81bff78e-cfa1-4c13-abde-40e46b2959a6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geosciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
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  name {
    value: "83b14c72-76b1-4466-8344-cdffd3d39ca8"
  }
}
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate Hazard"
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    }
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    }
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      lex: "38.50129198966408"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Hamburg"
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    }
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    }
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      lex: "8.9"
    }
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      lex: "input file"
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    }
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      lex: "8.157524613220815"
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    }
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    }
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      lex: "2025"
    }
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    value: "TimeReference"
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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: "IPCC"
    }
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    }
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      lex: "User Needs (RAST)"
    }
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    value: "963739bb-a12b-4e1f-8376-f0be5ea59444"
  }
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    s_iri {
    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Earth Sciences"
    }
  }
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    }
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    value: "a08f49af-64a3-4392-adb5-194c5986596f"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "### Pipeline\n\n- Repository: https://github.com/FAIR2Adapt/urban_pfr_toolbox_hamburg\n- Paper: von Szombathely et al. (2025) Urban Pluvial Flood Risk Mapping for Hamburg"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "16.845878136200717"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.4"
    }
  }
}
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Identification of risks"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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    value: "b0cf77c2-7240-4c5c-b45a-120ec96a5b19"
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}
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geographical Scope"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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  name {
    value: "b1323ee8-5605-43f6-a4e6-3cedb2357a99"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      name_id: 86
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Hamburg"
    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 41
    }
  }
}
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  name {
    value: "2911297;2911298"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
    }
    o_iri {
      prefix_id: 10
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    }
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  name {
    value: "Q1055"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "bbc72836-56fa-441e-8dab-33dc515436da"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "mapping"
    }
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_literal {
      lex: "12.903225806451612"
    }
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    }
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      lex: "4.8"
    }
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    value: "c281ef8b-a919-4bc8-88a9-a476d288a85f"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "end product"
    }
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}
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    p_iri {
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    }
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    }
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    }
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      lex: "6.751054852320674"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
  }
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    value: "c2bfcc3d-ed21-4d7a-82f8-7a9b2cfefd51"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate-ADAPT Adaptation Sectors"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "d7f7e0e6-e63f-4e27-887a-92a71b8fda1b"
  }
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    }
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    s_iri {
    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "risk"
    }
  }
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.157524613220815"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.8"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c4060b00-5005-4265-90f2-6b710b49fd00"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geosciences (General)"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 60
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "c8da628d-e459-4f0a-9aa6-b0218dc81b0f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 95
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Science and Management"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 21
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 74
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Flooding"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 19
    }
  }
}
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  name {
    value: "cb095bd2-db2f-4856-b5f6-4e97c8d56150"
  }
}
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Szombathely"
    }
  }
}
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.111111111111109"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "7.9"
    }
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    value: "d0b46365-a351-4101-a1d6-10849f79e4ac"
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geography"
    }
  }
}
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Science and technology/Social sciences/Geography"
    }
  }
}
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  name {
    value: "d0cc4360-89df-430b-9864-41d9cc486357"
  }
}
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Engineering"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
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    }
  }
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  name {
    value: "d4f10fa7-46de-4602-9db6-ad7684b58729"
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
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      lex: "HEALPix cell"
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      lex: "16.537467700258397"
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    }
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    }
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      lex: "exposure \303\227 vulnerability"
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    value: "eec95896-ca54-4415-96fc-986b3cd1da4c"
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    }
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    }
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      lex: "Methodology"
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    }
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  name {
    value: "f02ade48-27d3-4e09-a877-614720e3db7f"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Public results aggregated to **HEALPix cells** (depth 15, ~200m, WGS84 ellipsoid) for privacy."
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "16.308243727598565"
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Academic/ Institutional"
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    }
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    }
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  name {
    value: "f8413f61-54b9-49d7-bd65-484e418550cc"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Fluid mechanics and thermodynamics"
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  quad {
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    }
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  name {
    value: "fce60180-f6b2-42db-98d2-ea24b205b195"
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}
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  quad {
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      lex: "Shannon"
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  name {
    value: "Person"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/fc1733d3-2970-442c-820a-702ef853a9d6/"
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    value: "about"
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    }
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  name {
    value: "author"
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    value: "contentSize"
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  datatype {
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      lex: "2026-03-28 19:29:27.408352+00:00"
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    value: "dateModified"
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      lex: "2026-04-27 18:30:18.830406+00:00"
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    value: "datePublished"
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      lex: "2026-03-28 19:29:27.408352+00:00"
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "**Urban pluvial flood risk assessment for Hamburg** using the IPCC risk framework (Risk = Hazard \303\227 Exposure \303\227 Vulnerability).\n\n### Results\n\nPublic results aggregated to **HEALPix cells** (depth 15, ~200m, WGS84 ellipsoid) for privacy. Contains:\n- **Risk layer**: PFRMA (mobility & accessibility) and PFRWB (well-being) flood risk indices\n- **Vulnerability layer**: Social vulnerability indicators (Sensitivity, Coping Capacity, SVI, SVPF)\n\n### Methodology\n\nConverted from the ArcGIS workflow by von Szombathely et al. (2025) into a reusable Python pipeline:\n1. Social vulnerability via TOPSIS with Shannon entropy (I-ADOPT annotated variables)\n2. Population exposure distributed to buildings\n3. Flood hazard via ring buffer analysis (HMA) and depth analysis (HWB)\n4. Risk combination with Delaunay smoothing\n5. HEALPix aggregation on WGS84 ellipsoid\n\n### FAIR Digital Objects\n\n- Input data described as RO-Crates with I-ADOPT variable annotations\n- Column mappings resolved automatically via fdo-resolver\n- Output packaged as Workflow Run Crate with provenance\n\n### Pipeline\n\n- Repository: https://github.com/FAIR2Adapt/urban_pfr_toolbox_hamburg\n- Paper: von Szombathely et al. (2025) Urban Pluvial Flood Risk Mapping for Hamburg"
    }
  }
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  name {
    value: "encodingFormat"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
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  name {
    value: "identifier"
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/fc1733d3-2970-442c-820a-702ef853a9d6"
    }
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  name {
    value: "license"
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  prefix {
    value: "https://choosealicense.com/no-permission/"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 2
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "FAIR2Adapt \342\200\224 Hamburg Pluvial Flood Risk Assessment (CS3)"
    }
  }
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  prefix {
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
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  name {
    value: "creation_mode"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 124
    }
    o_literal {
      lex: "MANUAL"
    }
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  name {
    value: "enrichmentSubject"
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    p_iri {
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    o_iri {
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