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    value: "hasAssertion"
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "provenance"
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    value: "type"
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    value: "name"
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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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    value: "creator"
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    }
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    }
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    value: "dateCreated"
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    p_iri {
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    }
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    value: "dateModified"
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
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    value: "sdDatePublished"
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    }
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    value: "Resource"
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    }
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    value: "MediaObject"
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    value: "eopf-sample-notebooks"
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      prefix_id: 4
    }
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    p_iri {
    }
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    }
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    }
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      lex: "2025-12-21 16:28:57.399750+00:00"
    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
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      lex: "ESA Earth Observation Processing Framework for Sentinel-1, 2 and 3 data access"
    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "EOPF Sample Service"
    }
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      name_id: 25
    }
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    }
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    value: "Thing"
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    value: "jupytergis-showcases"
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    }
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      prefix_id: 4
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:33.240998+00:00"
    }
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    }
    o_literal {
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      name_id: 13
    }
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      lex: "Source repository for this demo"
    }
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    p_iri {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "GitHub Repository"
    }
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      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:33.240998+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "SoftwareApplication"
  }
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rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://github.com/geojupyter/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "jupytergis"
  }
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rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://github.com/geojupyter/jupytergis"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:53.494405+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:54.119033+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Collaborative GIS environment for Jupyter - required to open .jGIS files"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "JupyterGIS"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:53.494405+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 7
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    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "affiliation"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "Simula Research Laboratory"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "email"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "annef@simula.no"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Anne Fouilloux"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Person"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Agent"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 11
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://w3id.org/dingo#"
  }
}
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  name {
    value: "orcid"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
    }
    o_literal {
      lex: "0000-0002-1784-2920"
    }
  }
}
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  prefix {
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/../"
  }
}
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  name {
    value: "requirements.txt"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 13
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/../requirements.txt"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:55.442396+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:56.067960+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Conda environment specification with all Python dependencies"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "text/plain"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Conda Environment"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:55.442396+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 27
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 1
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/"
  }
}
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  name {
    value: "Wetland_ML_Demo_EOPF.ipynb"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/Wetland_ML_Demo_EOPF.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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    p_iri {
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    }
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      lex: "2025-12-21 16:28:59.461288+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:00.096604+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Main Jupyter notebook implementing the wetland classification workflow"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Wetland ML Demo Notebook"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:59.461288+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 3
    value: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#"
  }
}
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  name {
    value: "JupyterNotebook"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Wetland_ML_ROhub.ipynb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
    }
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    }
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      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/Wetland_ML_ROhub.ipynb"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:41:18.541514+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:41:19.390117+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Jupyter notebook to create a RO-Crate in ROHub"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 14
    value: "https://opensource.org/licenses/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "MIT"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Wetland_ML_ROhub"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:41:18.541514+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 41
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 2
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/"
  }
}
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  name {
    value: "corrections.geojson"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 44
    }
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      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/corrections.geojson"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:08.929182+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:13.322705+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Expert corrections extracted from JupyterGIS annotations"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Expert Corrections (GeoJSON)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:08.929182+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 26
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "sentinel2_rgb.tif"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/sentinel2_rgb.tif"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:04.078500+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:54:53.937124+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Cloud Optimized GeoTIFF - RGB composite from Sentinel-2 L2A"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "image/tiff"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Sentinel-2 RGB Composite (COG)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:04.078500+00:00"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 16
    value: "http://purl.org/wf4ever/roterms#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sketch"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 46
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wetland_model_v2.joblib"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 47
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/wetland_model_v2.joblib"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:27.413086+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:31.950449+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Serialized Random Forest model retrained with expert corrections"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 24
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Trained Model v2 (joblib)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:27.413086+00:00"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Result"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 27
    }
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wetland_prediction_v1.tif"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 49
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 17
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/wetland_prediction_v1.tif"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 18
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 21
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:06.069310+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:06.645893+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Initial Random Forest classification - before expert corrections"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "image/tiff"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 2
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Wetland Prediction v1"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
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      lex: "2025-12-21 16:29:06.069310+00:00"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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    value: "wetland_prediction_v2_corrected.tif"
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
    }
    o_literal {
      lex: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/wetland_prediction_v2_corrected.tif"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:16.556974+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:23.003791+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Improved classification after retraining with expert corrections"
    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "image/tiff"
    }
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    p_iri {
    }
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    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Wetland Prediction v2 (Corrected)"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:29:16.556974+00:00"
    }
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}
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 27
    }
  }
}
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  quad {
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 8
    value: "https://w3id.org/ro-id/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "about"
  }
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rows {
  prefix {
    value: "http://eurovoc.europa.eu/"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 12
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "contentSize"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer"
  }
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    p_iri {
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    }
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      lex: "0"
      datatype: 1
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 19
    }
    o_literal {
      lex: "https://api.rohub.org/api/ros/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e/crate/download/"
    }
  }
}
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:47.782517+00:00"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "2026-04-11 03:23:09.225173+00:00"
    }
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}
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  name {
    value: "datePublished"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 53
    }
    o_literal {
      lex: "2025-12-21 16:28:47.782517+00:00"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "Human-in-the-loop machine learning workflow for wetland classification \n    using Sentinel-2 data from ESA EOPF. Demonstrates collaborative annotation \n    using JupyterGIS, model retraining with expert corrections, and FAIR \n    research practices."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 23
    }
    o_literal {
      lex: "application/ld+json"
    }
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    value: "hasPart"
  }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e/folders/"
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    value: "655bf802-f562-4591-b3e1-fec280a65e97"
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    }
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    value: "a25ac2da-c4df-41d4-a376-46aeca056ebb"
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    o_iri {
    }
  }
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    value: "b8f24061-58eb-4906-aecf-0c8445af18e3"
  }
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    }
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    value: "f431538f-358b-4093-bc9d-5f3a28cd1628"
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "identifier"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "https://w3id.org/ro-id/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e"
    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "JupyterGIS Wetland ML Classification Demo - ESA EOPF"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "http://w3id.org/ro-id/rohub/model#"
  }
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    value: "creation_mode"
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
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    }
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      lex: "MANUAL"
    }
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    value: "enrichmentSubject"
  }
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  prefix {
    value: "https://w3id.org/ro-id/enrichment/"
  }
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  name {
    value: "020f541c-5f9f-47e1-ade6-977e093ef28e"
  }
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    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 12
    }
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}
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  name {
    value: "059a19aa-c8d8-475c-a3d7-02550ddcee53"
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
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  name {
    value: "06e53a17-d150-4b56-8951-d1c797a00e01"
  }
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    }
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    value: "099523de-9b2a-45e4-bf95-452838539eef"
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    o_iri {
    }
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    value: "0bcd843f-8f9f-42b9-afbb-20e164a21dff"
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    o_iri {
    }
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    value: "0bf63e7d-4d28-47fb-a003-90a2c6b4a7b8"
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    value: "131052cd-7166-4ba5-9409-9535aff2411d"
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    o_iri {
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  }
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      lex: "https://w3id.org/ro/terms/earth-science#ExecutableResearchObjectTemplate"
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    value: "https://www.w3.org/ns/iana/link-relations/relation#"
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    value: "cite-as"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Fouilloux, Anne. \"JupyterGIS Wetland ML Classification Demo - ESA EOPF.\" ROHub. Dec 21 ,2025. https://w3id.org/ro-id/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e."
    }
  }
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  prefix {
    id: 2
    value: "https://github.com/EOPF-Sample-Service/"
  }
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  name {
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    value: "eopf-sample-notebooks"
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    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "biblio"
    }
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    value: "Folder"
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    value: "https://github.com/annefou/"
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    value: "jupytergis-showcases"
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  prefix {
    id: 8
    value: "https://github.com/geojupyter/"
  }
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  name {
    id: 52
    value: "jupytergis"
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    o_iri {
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    }
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  prefix {
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/../"
  }
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  name {
    id: 19
    value: "requirements.txt"
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  quad {
    o_iri {
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      name_id: 19
    }
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    id: 4
    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/"
  }
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  name {
    value: "Wetland_ML_Demo_EOPF.ipynb"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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}
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  name {
    id: 18
    value: "Wetland_ML_ROhub.ipynb"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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      lex: "tool"
    }
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    }
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    value: "https://raw.githubusercontent.com/annefou/jupytergis-showcases/refs/heads/main/content/wetland_outputs/"
  }
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  name {
    id: 21
    value: "corrections.geojson"
  }
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  quad {
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    }
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "input"
    }
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  quad {
    p_iri {
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      prefix_id: 7
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    }
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  quad {
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    }
  }
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  prefix {
    id: 11
    value: "https://annefou.github.io/jupytergis-showcases/lab/"
  }
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    value: "index.html?path=Wetland_Annotation.jGIS"
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    }
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  name {
    id: 53
    value: "sentinel2_rgb.tif"
  }
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  quad {
    o_iri {
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    }
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rows {
  name {
    id: 13
    value: "wetland_model_v2.joblib"
  }
}
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  quad {
    o_iri {
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    }
  }
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rows {
  name {
    id: 23
    value: "wetland_prediction_v1.tif"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 59
    value: "wetland_prediction_v2_corrected.tif"
  }
}
rows {
  quad {
    o_iri {
      name_id: 59
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "output"
    }
  }
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  quad {
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      name_id: 12
    }
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  quad {
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    }
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    value: "https://w3id.org/ro-id/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e/"
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    value: "http://purl.org/dc/terms/"
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    id: 2
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    id: 1
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  }
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    value: "1.1"
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  name {
    value: "about"
  }
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  name {
  }
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    p_iri {
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    value: "CreativeWork"
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      lex: "Biodiversity"
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    id: 14
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    value: "FCID"
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    }
    o_literal {
      lex: "Methodology"
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  name {
    value: "value"
  }
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    value: "8ba7ec17-497e-407a-9b07-9f60db08eae0"
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  }
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    }
    p_iri {
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      lex: "IT-computer sciences"
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    value: "IPTC"
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  name {
    value: "path"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "Science and technology/Technology and engineering/IT-computer sciences"
    }
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  name {
    value: "06e53a17-d150-4b56-8951-d1c797a00e01"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
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    o_literal {
      lex: "machine learning workflow"
    }
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    value: "Phrase"
  }
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    }
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  name {
    value: "normScore"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "29.345372460496613"
    }
  }
}
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  name {
    value: "score"
  }
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    }
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      lex: "26.0"
    }
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    value: "099523de-9b2a-45e4-bf95-452838539eef"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "computer science"
    }
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  prefix {
    id: 2
    value: "https://w3id.org/contentdesc#"
  }
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  name {
    value: "Domain"
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      lex: "100.0"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.7"
    }
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}
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  name {
    value: "0bcd843f-8f9f-42b9-afbb-20e164a21dff"
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}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "machine learning"
    }
  }
}
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  name {
    value: "Lemma"
  }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 74
    }
    o_literal {
      lex: "14.22475106685633"
    }
  }
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "10.0"
    }
  }
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  name {
    value: "0bf63e7d-4d28-47fb-a003-90a2c6b4a7b8"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Psychology and Cognitive Sciences"
    }
  }
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    value: "FieldOfResearch"
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "131052cd-7166-4ba5-9409-9535aff2411d"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    o_literal {
      lex: "data"
    }
  }
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  name {
    value: "Concept"
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    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 74
    }
    o_literal {
      lex: "15.443425076452598"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.1"
    }
  }
}
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  name {
    value: "13c84abf-4fd6-486e-9145-a27b187d95d5"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 84
    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "none"
    }
  }
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  quad {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "14433986-c0c4-4f41-a8b4-e4363d00a881"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 85
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Computer Software"
    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 14
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1479dc39-5cee-4a1d-a130-d2c977c6db85"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 86
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Engineering (General)"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "NASA"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "179d525d-6cdf-4b3b-b1cb-5f6275ba1f41"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Other Physical Sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 81
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "18346d9d-9a55-41e4-90c4-ad172c17c6bc"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 89
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Other Mathematical Sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 81
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1af677a1-4108-41b6-b941-32d4f23905e2"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 90
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Wetlands"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 70
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Environment/Natural resources/Water/Wetlands"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "20f567bd-d962-4233-8ed9-b707d8bfc8a4"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 91
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Other History and Archaeology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 81
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "22922a0f-0708-4b69-a102-c697240fc7f6"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 92
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Other Commerce, Management, Tourism and Services"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 81
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "238c30a5-2fb1-43b1-9267-7055c66d2546"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 93
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Other Engineering"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 81
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2455b60b-fffd-43a8-a233-d06a7c688b8c"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 94
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "JupyterGIS Wetland ML Classification Demo - ESA EOPF Human-in-the-loop machine learning workflow for wetland classification \n    using Sentinel-2 data from ESA EOPF."
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Sentence"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 95
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 74
    }
    o_literal {
      lex: "69.06906906906906"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "69.0"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "279789ee-8d40-4287-96bb-06028b729e9d"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "research"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 14
      name_id: 83
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 74
    }
    o_literal {
      lex: "7.798165137614677"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2ca5446b-940f-4afe-8afb-38214fb2d02f"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 3
      name_id: 97
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Other Technology"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 81
    }
  }
}
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      lex: "Mathematical Sciences"
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    }
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      lex: "25.7"
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      lex: "Preparing the ground"
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    }
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    }
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      lex: "wetland"
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    }
  }
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    }
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      lex: "7.339449541284403"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
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    value: "62d3c11e-b9c3-48d9-9001-a53c023222c6"
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    }
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      lex: "Biodiversity: state of habitats and species"
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    }
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      lex: "Other Psychology and Cognitive Sciences"
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      lex: "collaborative annotation"
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    }
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    }
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      lex: "Commerce, Management, Tourism and Services"
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      lex: "annotation"
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      lex: "Earth resources and remote sensing"
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      lex: "Philosophy and Religious Studies"
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      lex: "Geosciences (General)"
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      lex: "Astronomical and Space Sciences"
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      lex: "Other Information and Computing Sciences"
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      lex: "Policy Scale"
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      lex: "Funding"
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      lex: "Retraining"
    }
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      lex: "Labour/Employment/Employment training/Retraining"
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    }
    o_literal {
      lex: "Demonstrates collaborative annotation \n    using JupyterGIS, model retraining with expert corrections, and FAIR \n    research practices."
    }
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    }
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      lex: "30.9"
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    }
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      lex: "note"
    }
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    }
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      lex: "13.608562691131498"
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    }
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      lex: "8.9"
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      lex: "research practice"
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      lex: "data from Esa eopf"
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      lex: "User Needs (RAST)"
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      lex: "Mathematical and computer sciences (general)"
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      lex: "Other Environmental Sciences"
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      lex: "Environmental Sciences"
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      lex: "Esa Eopf"
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    value: "Person"
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      lex: "workflow"
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    }
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      lex: "7.2"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Built Environment and Design"
    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 15
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      lex: "Other Law and Legal Studies"
    }
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      prefix_id: 6
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Computer programming and software"
    }
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      lex: "Engineering"
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      lex: "Mathematical and computer sciences"
    }
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      lex: "IPCC"
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    value: "f3abd6cb-a180-4b50-bba5-4840adc7534b"
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    value: "faece2b8-2376-4a5d-9635-f16ba31c2442"
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    value: "fcce5657-7c01-499b-9b67-28c63971569c"
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    value: "fea284ca-a38e-45b6-8944-bd369060d69c"
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    }
    o_literal {
      lex: "JupyterGIS Wetland ML Classification Demo"
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    value: "Organization"
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    value: "https://w3id.org/np/RAz58PwGhDMzIq7HDctsmI5ucR-_IEtC_xtvdiRk67LeY/"
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    value: "assertion"
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    value: "http://www.w3.org/ns/prov#"
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    value: "wasDerivedFrom"
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  prefix {
    value: "https://api.rohub.org/api/ros/10dc322d-eedd-43ff-a4af-7adb6281cb6e/crate/download/"
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    value: "https://w3id.org/np/"
  }
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    value: "RAz58PwGhDMzIq7HDctsmI5ucR-_IEtC_xtvdiRk67LeY"
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  name {
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    value: "created"
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
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    value: "pubinfo"
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    o_literal {
      lex: "2026-05-11T15:58:42.836+02:00"
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    }
  }
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    value: "creator"
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    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
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  name {
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    value: "RoCrateBot"
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    p_iri {
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    }
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  }
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  name {
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    }
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  prefix {
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    value: "https://w3id.org/fdof/ontology#"
  }
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    value: "FAIRDigitalObject"
  }
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    }
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    value: "RoCrateNanopub"
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    }
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  prefix {
    id: 7
    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
}
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  name {
    value: "label"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
    }
    o_literal {
      lex: "JupyterGIS Wetland ML Classification Demo - ESA EOPF"
    }
  }
}
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  name {
    value: "sig"
  }
}
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  name {
    value: "hasAlgorithm"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
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      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
    }
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    value: "hasSignature"
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "QsBOE1b9S4B85EwDGbApEYLQICbFJjbElYhFqLRdHr8Q7XS9//VuHoxlBrrox1hZARF1VSeuzXsFdLuFbHcapZzonWt8BuObpaXcq5m/1h8ueSzPRZONgBTWNvZbw9qTbdtvlU8ii5ixmabR/S0V0xWj6gakDNWLi1bbIeYJA/xhmnSpBLs8GuBVjxtGUQKJsoyQfCOcFHEA9WsogwgSzMuBUyLbFG3phXiHermICC7JkL0M8y9QRXeltzZPfIUYUp8bMOaQFjeV2HuMODxr/QwV/qd/HtSvMF35KoFaLtWKOYFBoelh7dFh5q4oCoYKGBlyWP+G0/RrQ381Y35OCA=="
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  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
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  quad {
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rows {
  name {
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    value: "signedBy"
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